Jupyter + Miniconda + VsCode 学习利器 Jupyter Notebook 是基于网页的用于交互计算的应用程序. Miniconda 是一款小巧的python环境管理工具 提前在Vscode安装好python拓展(创建一个".py"文件,VsCode就会提示安装python拓展) 电脑安装好MiniConda 优点 快速切换python编译内核 同时使用Markdown和代码,且保存运行结果 适用 学习.预研 预研pip包,方便测试及一段时间后的回顾 数据可视

在Linux服务器上运行Jupyter notebook server教程 很多deep learning教程都推荐在jupyter notebook运行python代码,方便及时交互.但只在本地运行没有GPU环境,虽然google colab是个好办法,但发现保存模型后在云端找不到模型文件,且需要合理上网才能访问.于是想给实验室的服务器配置jupyter notebook,供本机远程访问.踩了不少坑,码一下教程以供参考. 服务器环境是Ubuntu 16.04.5 LTS .本机windows1

可参考:https://www.jianshu.com/p/ab9ae548b253 虚拟环境是Python的隔离工作副本.这意味着每个环境都可以具有自己的依赖关系,甚至可以具有自己的Python版本. 如果您需要不同版本的Python或不同项目的软件包,这将很有用.在测试软件包并确保您的主要Python安装保持健康时,这也可以使事情保持整洁. 使用Anaconda创建虚拟环境1.创建虚拟环境 *注: 以下的涉及到的命令中的--user选项和省略(如果默认安装当前用户的话). pip insta

在deeplearning中再运行jupyter notebook就出现了错误: (deeplearning) userdeMBP:~ user$ jupyter notebook -bash: jupyter: command not found 这是因为之前你安装anaconda navigator时下面的应用的安装都是在base环境下,所以你直接在终端中运行时默认使用的是base环境,如果你进入了另一个自己生成的环境deeplearning,如下图所示,状态都从launch变成了insta

多个文件名大小写不同,是因为运行代码是大写E,用vscode运行的是小写e,解决方案:手动npm run dev #There are multiple modules with names that only differ in casing. warning @vue-style-loader/lib/listToStyles.js There are multiple modules with names that only differ in casing. This can lead

vscode 可安装静态web服务器  Live Server用于运行前端代码,方便调试.最新的 Live Server已支持php动态页面. 安装方法是,点击左侧第五个图标,打开"扩展"页面,在文本框中输入Live Server,点击第一个搜索结果,在右侧页面中点击安装,等待安装完成. 运行方式是,选中项目,点击屏幕下方工具栏中的Go live按钮即可.再点击一次,即停止运行服务器. Live Server有一些默认配置选项,用户可以修改.点击 文件->首选项->设置,

问题描述 在使用Django开发网站项目时,为了便于修改.维护以及项目部署,使用了virtualenv虚拟环境.这个工具允许你维护多个分离的Python环境,每个都具有它自己的库和包的命名空间.这种情况下,每个应用可能需要各自拥有一套"独立"的Python运行环境. 而在创建完虚拟环境后,对虚拟环境activate时,我所使用win环境Powershell报出错误:无法加载xxx.ps1,因为在此系统上禁止运行脚本.如下图所示: 经过查阅,得知首次在计算机上启动 Windows Pow

首先要下载Miniconda安装包 下载地址  链接:https://pan.baidu.com/s/1rj-9exKBSHnCCxqq7JQSxA      提取码:ab53 下一步 打开下载好的Miniconda安装包 然后点击 Next > I Agree 然后选择进行安装选择(推荐选择All User 所有用户不然到以后使用会很麻烦) 之后选择自己想要安装到的路径 路径一定要是全英文路径不然以后使用会有问题 然后安装完成后的两个选择咱们不要选 因为软件自己配置的环境变量不如自己配的兼任好

在VSCode中运行go test,在代码中写的 fmt.Printf("TestB \n") 这些语句均不打印,只显示最终的结果 PASS ok github.com/B .034s Success: Tests passed. 经查,需要在执行go test时添加-v参数,而默认不添加,需要在VSCode中添加相关设置 文件>>首选项>>设置>>工作区设置>>在setting.json中编辑 在settings节点下添加 "

安装vscdoe,安装tdm-gcc-64编译器,这样可以自动把mingw的目录添加到环境变量中,其实安装其他编译器本版都可以,只要手动添加环境变量即可.平台win10-64位.此文参考了哔哩哔哩的配置教程:https://www.bilibili.com/video/av11134188/?p=3在任何位置新建一个文件夹,比如CPPsrc.右键vscode打开,在左侧的资源管理器中新建c++文件.这样,vscode可以在CPPsrc目录下自动生成.vscode子文件夹,里面有launch.js

1.使用dotnet new grpc -o GrpcGreeter && cd GrpcGreeter && code . ,进入项目文件中,使用code .使用vscode打开. [注]你可能会遇到'code' command not found? 解决办法:1)首次使用打开vscode -> command+shift+p -> 输入shell -> 提示Shell Command:Install 'code' in PATH -> 点击安装

(实战项目应用) 1. 下载Miniconda 两个安装方式: 方式1:wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py37_4.8.2-Linux-x86_64.sh 方式2:选择下载安装包 "Miniconda3-py37_4.8.2-Linux-x86_64.sh" 2. 安装Miniconda 安装过程默认:具体过程为:yes->enter(回车)->yes 3. 检

问题 安装好了vscode并且装上code runner插件后,运行代码时总是弹出powershell,而不是在vscode底部终端 显示运行结果. 解决方法 打开系统cmd ,在窗口顶部条右击打开属性,把最下面的旧版控制台选项取消,即可

一.每次点击运行都显示code is already running,而且键盘也没有办法输入 二.解决办法 注意:记得重新启动VScode

将MinGw安装目录下的 1.安装 VSCode 2.安装 MinGW 链接:点击跳转 3.MinGW 内安装两个模块 1.右键 Mark for Installation 勾选 (此处已安装好,所以是绿色实心) 2. 勾选后点击左上角 Installation > Apply Changes 下载完成后,模块勾选框会变成绿色实心 4.环境变量 将 MinGW 安装目录下的 bin 目录添加至 path 环境变量下 5.VSCode 插件安装 6.Code-Runner 插件运行与编码配置 &quo

一.环境搭建 1,安装ripple模拟器 如果已经注册了淘宝国内镜像使用下面命令 cnpm install -g ripple-emulator 显示结果如下: 2,安装vs code 下载地址https://code.visualstudio.com/ 一路next 微软东西就是好 3,使用vs code 打开项目目录 这里会自动生成一个.vscode目录,我们在里面添加一个tasks.json文件内容如下 { // See https://go.microsoft.com/fwlink/?L

1;需要安装yarn等一些列插件 2:运行yarn 和yarn serve -- open

在mac 命令行中输入 jupyter notebook 即可 https://www.datacamp.com/community/tutorials/tutorial-jupyter-notebook

打开Anaconda Prompt窗口conda update conda 先升级conda激活要升级python的虚拟环境conda install python=3.6.6 再升级pythonconda create --name webapp python=3.6.6conda remove --name webapp --all ubunto14.04上自带python2.7和python3.4 要安装python3.4-venv执行sudo apt-get install python

实际上是安装jupyter时候有错误, 仔细看日志发现需要缺少 Microsoft Visual C++ Compiler for Python 2.7 下载安装后,重新安装jupyter即可 https://www.microsoft.com/en-us/download/confirmation.aspx?id=44266

1:安装 2:示例代码 #%% import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy as np x , , ) plt.plot(x, np.sin(x)) plt.show() #%%是划分每个块的标志,不加的话jupyter无法识别单元格 然后 最后一个单元格执行代码是放到浏览器中 3:连接远程的jupyter kernel on server/docker