文章目录 pip和conda 添加国内清华镜像 1. pip源更改: 2. conda源更改: pip和conda 添加国内清华镜像 python模块安装,使用国内源可以提高下载速度. 1. pip源更改: pip源有好几个,我一直用的清华的pip源,它5分钟同步一次. 临时使用: pip 后加参数 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 例1: pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/si

KiCad 5.1.0 镜像圆弧后错位问题 看官方回复这个问题将在 5.1.3 进行修复,因为这段时间在举行 KiCon 活动. 看到这个问题并不是非常严重,不是致命的,所以已经从 5.1.0 跳到 5.1.3 了.

应该这样来理解这个问题: 补0后的DFT(FFT是DFT的快速算法),实际上公式并没变,变化的只是频域项(如:补0前FFT计算得到的是m*2*pi/M处的频域值, 而补0后得到的是n*2*pi/N处的频域值), M为原DFT长度,N变成了补0后的长度.将(-pi,pi)从原来的M份变成了N份,如果将补0前后的这些频域值画在坐标上,其中m*2*pi/M和n*2*pi/N重合的部分,它所对应的频域值(变换后的值)是不变的,而在原来的M份里多了(N-M)份的分量,即在频域内多了(N-M)份插值,这样理

回到目录 对于微软官方提供的镜像microsoft/aspnetcore2.0来说,它没有安装libgdiplus包,所以当你使用了draw去画图时,就会出现一些问题,我们一般会安装第三方的包包,ZKWeb.System.Drawing,而发布到docker里之后,运行时,会出现找不到dll的情况! 原因: 微软的aspnetcore镜像是在Ubuntu操作系统基础之上的,而这个系统上并没有安装libgdiplus,所以需要我们手动把镜像运行后,先安装一下,然后commit成自己的镜像,以后对于

reference:https://blog.csdn.net/shichaog/article/details/51189711 https://blog.csdn.net/qq_36375505/article/details/81742680 (推荐) https://blog.csdn.net/lovewdmcwieg/article/details/79235229 https://blog.csdn.net/FPGADesigner/article/details/80694673

该ip用于实现N=2**m(m=3~16)点FFT的变换, 实现的数学类型包含: A)      定点全精度 B)      定点缩减位宽 C)      块浮点 每一级蝶型运算后舍入或者取整.对于N点运算.FFT还是逆FFT,scaling策略以及循环前缀的长度是执行时可配置的,可随帧改变,改变变换点数会复位FFT ip核. 有四种可选择的FFT的实现架构: 1)  PipelinedStreaming I/O 2)  Radix-4Burst I/O 3)  Radix-2Burst I/O

一般对于安装软件加速时,我们大多数会选择阿里云,而对于aspnetcore2.0这个进项来说,由于使用的是Debian操作系统,所有我们要找到它对应的mirror列表,下面是我整理的一个sources.list加速列表,我们把它放在和Dockerfile相同的位置,在Dockerfile生成镜像时把它复制到里面去,替换之前的apt-update地址源即可. source.list内容 deb http://mirrors.aliyun.com/debian wheezy main contrib

目录 前言 问题 曲线救国 前言 虽然我的win版本R已经用4了,但之前在Linux环境一直没用R4.0,因为Linux涉及的东西太多,担心不稳定,牵一发而动全身. 但现在有好些R包必须要用更新到R4.0以上才能用了(主要是Rcpp版本太低),有的包本身升级时也要考虑不同版本的R,不更新一些函数功能用不了. 今天又碰到了这个问题,看来是时候更新R了. 问题 anaconda安装后自带R,但不是R4.0版,我的是R3.5.2.我尝试了用conda update r-base来更新,更新了几个库,但

为了更好安装包需要制定conda安装包所使用的镜像为中国的镜像,目前为止只有一家提供了镜像 执行conda命令: conda config 会创建conda的配置文件,使用search everything 查找  .condarc  并打开,在里面添加 channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - defaults show_channel_urls: true 参考: CSDN的一篇博客

1. 安装docker 详情请参见本人博客 2. 编译doris 详情请参见doris官网文档 3. 在编译好的doris output文件夹下编写两个Dockerfile 3.1  Dockerfile_fe FROM centos:centos7.5.1804 RUN mkdir /home/palo/run/ -p # copy jdk and palo binary COPY jdk1..0_131/ /home/palo/run/jdk1..0_131/ COPY fe/ /home/

今天我们分析了博客站点的2次故障(故障一.故障二),发现一个巧合的地方,.NET 5.0 正式版的 docker 镜像是在11月10日提前发布上线的. 而在11月10日下午4点左右,由于 CI 服务器磁盘空间用完,我们进行了磁盘清理,删除了 CI 服务器上的所有镜像,清理之前 CI 服务器上 .NET 5.0 镜像版本对应的是 .NET 5.0 RC 2,所以11月10日晚上发布博客站点时,CI 服务器重新下载了镜像,这时正好下载了 .NET 5.0 正式版的 docker 镜像,所以发布时博客

镜像源一般有两点特别需要注意,一个是Conda源,一个是Pip源: 更换Conda源,以更换清华Conda源为例: Anaconda 镜像使用帮助 Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版,支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算.数据分析的 Python 包. Anaconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载. TUNA 还提供了 Anacond

前言:最近研究深度学习,安装了好多环境,记录一下,方便后续查阅. 1. Anaconda软件安装 1.1 Anaconda Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持Linux.Mac.Windows,包含了众多流行的科学计算.数据分析的Python包.请自行到官网下载安装,下载速度太慢的话可移步清华源. 官网:https://repo.anaconda.com/archive/ 清华源:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda

Caffe+CUDA7.5+CuDNNv3+OpenCV3.0+Ubuntu14.04  配置参考文献 ---- Wang Xiao Warning: Please make sure the cuda is installed correctly, before you reboot your PC, or  you may stucked and can not open your system. Check in your terminal: nvidia-smi If it shown

Caffe + CUDA8.0 + CuDNNv5.1 + OpenCV3.1 + Ubuntu14.04  配置参考文献 ---- Wang Xiao  Anhui University  CVPR Group   2017-05-27 Warning: Please make sure the cuda is installed correctly, before you reboot your PC, or  you may stucked and can not open your sy

我的安装版本: win10 x64 VS2015 conda python 3.7 显卡 GTX 940mx Cuda 9.0 cudnn v7.3.1 Tensorflow-gpu 1.13.1 1.安装Anaconda 自动安装python3.7 2.安装VS2015 tensorflow其实是基于VC++2015开发的,所以需要安装vs2015 下载地址   https://pan.baidu.com/s/1F7g4sn5qj82RI0syjznFMQ 密码:fe9f 3. 安装显卡驱动

在基于 python 进行数据分析.机器学习等领域的实践和学习时,由于代码的更迭和更新,运行他人实现的代码或尝试安装新的工具库时往往需要指定特定版本的其他工具库,以满足特定环境的构建条件.而将同一工具库的不同版本或者具有相似功能的不同工具库堆积在同一个环境下显然会为环境的管理和使用增添负担.故而,根据不同的任务要求,为不同的需求和应用创建相互分离的环境,使得不同任务的环境不会相互干扰和影响,是一种自然而然的选择.上述为特定的任务和需求而配置构建的环境一般被称为虚拟环境.目前,比较常见的虚拟环境管

查看环境 conda env list 创建环境 conda create -n python36 python=3.6 进入环境 source activate python36 activate python36 # windows下 搜索包 conda search mxnet* 指定环境,查看已安装的包 conda list -n python36 指定环境,安装指定版本的包 conda install -n python36 mxnet==1.0.0 指定环境,更新包 conda up

PyTorch在64位Windows下的Conda包 昨天发了一篇PyTorch在64位Windows下的编译过程的文章,有朋友觉得能不能发个包,这样就不用折腾了.于是,这个包就诞生了.感谢@晴天1494598013779为conda包的安装做了测试. 更新:已经添加了对所有Compute Capability>=2.0的显卡的支持 先别急着激动.如果要直接使用的话,你需要满足以下条件: Anaconda3 (with Python 3.6) Windows 10 64位系统(其他由于CUDA二

Ubuntu16 GTX750安装CUDA9.0,Pytorch,Anaconda教程 安装前警告 不要使用Ubuntu18! 不要使用Ubuntu18! 不要使用Ubuntu18! 务必重装成Ubuntu16 安装NVDIA驱动 只用这一个办法,一劳永逸 https://www.linuxidc.com/Linux/2019-02/157171.htm 禁用nouveau驱动 sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 添加 blacklist nouv

之前的[笔记] 基于nvidia/cuda的深度学习基础镜像构建流程已经Out了,以这篇为准. 基于NVidia官方的nvidia/cuda image,构建适用于Deep Learning的基础image. 思路就是先把常用的东西都塞进去,build成image,此后使用时想装哪个框架就装. 为了体验重装系统的乐趣,所以采用慢慢来比较快的步骤,而不是通过Dockerfile来build. 环境信息 已经安装了Docker CE和NVIDIA Container Toolkit,具体流程参考这里