利用Anaconda3安装tensorflow/keras,并迁移虚拟环境至不能上网的电脑 下面记录下利用Anaconda安装tensorflow和keras,前前后后也踩了不少坑.并分别在windows系统和linux系统下将能上网的电脑下安装的tensorflow虚拟环境迁移至不能上网的环境下. 1.安装系统环境和安装包 centOS7 Anaconda3-5.1.0 TensorFlow 2.1.0 Keras 2.3.1 2.在能上外网的系统中安装anaconda/tensorflow/

1)使用conda install -n 环境名 包名 userdeMBP:pytorch user$ conda install -n deeplearning2 tensorflow 2)进入环境,在环境中使用pip install命令: userdeMacBook-Pro:classifier cifar user$ conda activate deeplearning (deeplearning) userdeMacBook-Pro:classifier cifar user$ pip

Hanlp是由一系列模型与算法组成的javag工具包,目标是普及自然语言处理再生环境中的应用.有很多人在安装hanlp的时候会遇到安装失败的情况,下面就是某大神的分享的在python环境中安装失败的解决方法,大家可以借鉴学习以下! 由于要使用hanlp进行分词,而我们的环境是python环境所以得安装pyhanlp,但是安装过程总是出现这样的问题 看上去感觉是缺少了visual c++环境,于是安装visual c++,可查看这个博客www.hankcs.com/nlp/python-calls

在Anaconda中conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是环境管理与包管理.所以对虚拟环境进行创建.删除等操作需要使用conda命令. conda install 和 pip install 区别 通常我们可以使用conda和pip两种方式来下载和卸载安装包,这里说一下这两种方式使用的区别.conda是一种通用包管理系统,可以构建和管理任何语言的任何类型的软件,因此,它也使用于Python包.pip是Python官当认可的包管理器,最常用于安装在Python包索引(PyP

Conda 创建.激活.克隆.删除虚拟环境 转自 :https://zhuanlan.zhihu.com/p/547724114 风影忍着   通常来说,对于每一个新的项目,我们都需要创建一个新的环境. 一.查看 python 版本 python -V 二.查看所有的环境 conda info --env 三.创建新的环境 conda create -n cgpt2 python=3.8 anaconda 注意: 这里的 python 版本是你需要的版本,你指定好以后,conda会自动找到对应的

众所周知,KMS激活方式是当前广大网民“试用”windows,office的最广泛的激活方式.几乎可以用于微软的全线产品. 但是在本机使用KMS类的激活工具总是有些不放心,一方面每隔180天都要重新激活,另外是这些工具来源不一,经常被杀软查杀,这些激活工具到底有没有安全问题?只能全靠信仰了. 因此,当前最能体现技术宅们不折腾不死心的做法就是在非本机环境下搭建kms激活模拟器,对局域网内机器进行远程激活. KMS激活服务器搭建 目前常用的KMS激活服务器程序为py-kms与vlmcsd,分别为py

查看已安装的环境: conda info -e 或 conda env list 创建新环境gymlab: conda create -n gymlab python=3.5 激活环境gymlab: conda activate gymlab 查看当前环境的python版本: (gymlab) root@a40c0e2ff492:~/Desktop/gym# python --version Python 3.5.6 :: Anaconda, Inc. 退出当前环境: conda deactiv

问题:在使用Anaconda Prompt时activate tensorflow时出现Could not find conda environment: tensorflow. 解答: 因为大家在使用Anaconda Prompt(Anaconda命令框)时,会使用这样的命令: conda create -n tensorflow python=3,其意义是创建一个python3版本的环境,名为tensorflow. 其实你的Anaconda Navigator里面就出现了tensorflow

RPC 编程 使用 RPC 编程是在客户机和服务器实体之间进行可靠通信的最强大.最高效的方法之一.它为在分布式计算环境中运行的几乎所有应用程序提供基础.本文介绍 RPC 客户机和服务器之间基本的事件流,然后讨论这些事件的运行时处理.本文按照功能分类介绍不同的例程. 简介 任何 RPC 客户机-服务器程序的重要实体都包括 IDL 文件(接口定义文件).客户机 stub.服务器 stub 以及由客户机和服务器程序共用的头文件.客户机和服务器 stub 使用 RPC 运行时库通信.RPC 运行时库提供

1.spring不但可以在JavaSE环境中应用,在Web环境中也可以广泛应用,Spring在web环境中应用时,需要在应用的web.xml文件中添加如下的配置: …… <context-param> <param-name>contextConfigLocation</param-name> <!--Spring配置文件位置--> <param-value>/WEB-INF/applicationContext.xml</param-va

anaconda环境中---py2.7下安装tf1.0 + py3.5下安装tf1.5 @wp20181030 环境:ubuntu18.04, anaconda2, ubuntu系统下事先安装了python2.7.15(默认)和python3.6.5, ..... 这里,利用anaconda 2(自行先安装好),在建立py2.7 和 py3.5的环境,分别安装tf1.0 和 tf1.5,具体的如下: 情况一:py2.7下安装tf1.0. #(1)新建一个test_py2环境[py2+tf1.0]

1.使用Anaconda 的对应环境,查看环境中的Python版本号 (1)使用Anaconda 查看存在的环境:conda info --env (2)激活环境:conda activate XXX 2.根据版本号,下载对应的 python-opencv 包 (1)选择国内源的镜像下载并且离线安装,下载地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/opencv-python/ ---中间的cp37表示对应python3.7.x版

文章目录 1.创建环境2.激活环境3.安装包(1)手动一个一个安装(2)批量安装4.卸载包(1)手动一个一个卸载(2)批量卸载5.查看当前环境中所有已安装的包6.退出当前环境方法1:激活base环境即可方法2:deactivate直接退出7.查看电脑上所有已创建的环境8.删除不需要的环境在跑项目时,常常会安装很多的包,也通常会遇到需要安装指定版本的包,以及包与包不兼容的问题. 比如:在项目1中安装librosa时,会自动安装相应版本的numpy.而如果你把各个项目都放在一个环境下,且项目2需要的

官网:https://flywaydb.org/ 转载:http://casheen.iteye.com/blog/1749916 1.  引言 想到要管理数据库的版本,是在实际产品中遇到问题后想到的一种解决方案,当时各个环境的数据库乱作一团,没有任何一个人(开发.测试.维护人员)能够讲清楚当前环境下的数据库是哪个版本,与哪个版本的应用相匹配,如何升级到与新版本的应用相匹配. 想到管理数据库版本时,先是心底形成了一个初步的解决方案,大致是通过数据库中的某张表来记录数据库表结构的历次更新与对应版本

1. 基础知识 1.1 MTU   一个网络接口的 MTU 是它一次所能传输的最大数据块的大小.任何超过MTU的数据块都会在传输前分成小的传输单元.MTU 有两个测量层次:网络层和链路层.比如,网络层上标准的因特网 MTU 是 1500 bytes,而在连接层上是 1518 字节.没有特别说的时候,往往指的是网络层的MTU. 要增加一个网络接口 MTU 的常见原因是增加高速因特网的吞吐量.标准因特网 MTU 使用 1500byte是为了和 10M 和 100M 网络后向兼容,但是,在目前1G和

备注:本文摘抄于张晓明<大话Oracle RAC:集群 高可用性 备份与恢复> 因为集群环境需要多个计算机协同工作,要达到理想状态,必须要考虑在集群环境下面临的新挑战. 1.并发控制 在集群环境中,关键数据通常是并发存放的,比如放在共享磁盘上.而集群内各个成员的生身份是对等的,所有节点对数据有相同的访问权利.这时就必须有某种机制能够控制节点对数据的访问. 在Oracle rac中,是利用DLM (Distribute Look Management)机制来进行多个实例间的并发控制. 2.健忘症

引言 本节本来是要介绍ZooKeeper的实现原理,但是ZooKeeper的原理比较复杂,它涉及到了paxos算法.Zab协议.通信协议等相关知识,理解起来比较抽象所以还需要借助一些应用场景,来帮我们理解.由于内容比较多,一口气吃不成胖子,得慢慢来一步一个脚印,因此我对后期ZooKeeper的学习规划如下: 第一阶段: |---理解ZooKeeper的应用 |---ZooKeeper是什么 |---ZooKeeper能干什么 |---ZooKeeper 怎么使用 第二阶段: |---理解ZooK

本文将介绍单元测试工具google test(GTEST)在linux操作系统中测试环境的搭建方法.本文属于google test使用的基础教程.在linux中使用google test之前,需要对如下知识有一些了解: (1)C/C++编程方法 (2)makefile的编写 (3)linux命令行操作 (4)GTEST背景知识:它是用来干什么的?它用什么语言编写的?它的一些基本语法?等等 以上知识不需要做到熟能生巧,只要达到入门级别,使用GTEST不会费任何力气,毕竟GTEST也不是一个高门槛的

Storm入门教程 1. Storm基础 Storm Storm主要特点 Storm基本概念 Storm调度器 Storm配置 Guaranteeing Message Processing(消息处理保障机制) Daemon Fault Tolerance(守护线程容错机制) 理解Storm拓扑的并行 Tutorial Local模式 本地模式的通用配置: 在生产环境中运行Topologies 通用配置 杀死topology 更新运行中的topology 监控topology Local模式 本

常规的应用,大多数可以不经过任何修改即可部署于CloudFoundry云平台之上,但是在一些特殊情况下,总是不可避免地会出现一些细小的问题,如果在应用设计之初,就考虑到针对云平台的一些特殊情况,遵守云平台的规范,就会使应用更适应云平台环境,不止是CF平台,也包括其他的云平台,下边列举几条在应用设计之初应该考虑的情况: 1.避免使用本地文件系统 部署于CloudFoundry云平台的应用,在设计之时,应该避免对本地(服务器端)文件进行读写,原因如下: 1.1 应用实例的本地文件系统是短暂存在的 应

纤程 纤程(fiber): 相当于用户级别的线程或轻进程.纤程由Win32库函数支持,对核心是不可见的.纤程可以通过SwitchToFiber显示至另一合作纤程,以实现合作纤程之间的协同.线程是在Windows内核中实现的,纤程是在用户模式下实现的,内核对纤程一无所知,内核会根据我们定义的算法来对纤程进行调度.一个线程可以包含一个或多个纤程. 与纤程有关的函数: 要使用纤程,首先要做的就是把当前线程转换为纤程: PVOID ConvertThreadToFiber(PVOID pvParam);