目录 第一步:生成Build文件夹 第二步: 复制build文件夹到Pycharm下 第三步:调用代码 第一步:生成Build文件夹 C:\Program Files\MATLAB\R2016a\extern\engines\python 运行命令(在pycharm的终端里面): python setup.py install 第二步: 复制build文件夹到Pycharm下 复制上一步生成的build文件夹到site-packages文件夹下 第三步:调用代码 将matlab的.m文件放在py

本文需要下载 putty.exe 和 pscp.exe :http://www.chiark.greenend.org.uk/~sgtatham/putty/download.html Xming 主程序和字体: https://sourceforge.net/projects/xming/ 一.putty 的使用 1. 连接服务器 下载 putty,无需安装直接运行 putty.exe 进入下面的界面: 按照上图所示: 1 中输入服务器 ip 地址:(也可以输入 username@ip地址,这

我们实验室有台服务器,博士们在服务器上跑MATLAB,基本都是4核都是超过95%的CPU占用,想了个恶作剧的shell 定时kill掉MATLAB程序,是不是很邪恶啊,哈哈~~~  不过我只是干过一次,因为老伯们也不容易啊,屌丝何苦为难屌丝... 废话不多说了上脚本! 找出CPU占用超过90%的MATLAB进程,grep -v 去掉"grep"进程 pids=`ps aux|grep "MATLAB"|grep -v "grep"|awk '{i

今天动手开始搭建TensorFlow开发环境, 用PyCharm来跑MNIST中的例子.记录过程如下 下载安装 (1)首先安装AnaConda, AnaConda可以帮忙去管理安装包,帮忙创建虚拟环境,有了它连 Python都可以不用单独下载https://www.anaconda.com/download/安装过程很简单 这里有详细的指导https://www.zhihu.com/question/58033789安装好后, 可以参考tensorflow安装说明:https://tensorf

目录 0x00 Mininet 0x01 Important classes, methods, functions 0x02 Sample 0x04 run in shell 0x05 Output 0x06 Problems 0x07 Paint 0x00 Mininet 尝试理解一下mininet,话说mininet是基于python编写的,代码结构清晰,简直清醒脱俗(~(≧▽≦)/~啦啦啦),附上链接mininet,mark一下. 0x01 Important classes, meth

第一次写博客,以此纪念这几天安装caffe,跑faster-rcnn的血泪史.在此特别感谢网络各路大神,来自全球各地,让我能从中汲取营养,吸取经验,总结规律. faster-rcnn分为matlab版本和python版本,首先记录弄python版本的环境搭建过程.matlab版本见另一篇:faster-rcnn(testing): ubuntu14.04+caffe+cuda7.5+cudnn5.1.3+opencv3.0+matlabR2014a环境搭建记录 首先,进入官方github网站:h

本周五软工团队项目的第一次前后端全部对接时,出了一个蛋疼的错误. 最初起因是小丽叔出于安全的考虑,使用守护进程来跑Web服务器.守护进程(Daemon)是运行在后台的一种特殊进程,如果服务器用root权限来跑的话会有安全隐患,但是daemon本身无法更改一些没有放开权限的文件,即使网站被黑也不会有数据隐私泄露的情况. 但是在使用守护进程的过程中出现了一个很蛋疼的问题,在root权限下我们在Python中使用xml读取是完全没问题的,但是在使用守护进程后,却出现了一个毫无头绪的bug,报错信息如下

上一篇日志(http://www.cnblogs.com/huidong/p/5426556.html)写了如何在Windows下安装Docker,并且在VM上安装TensorFlow. 在Window下每次启动TensorFlow略麻烦,就是每次都要保证启动VM.比如我的VM的名字叫vdocker,那么启动它并且regenerate证书需要用. $docker-machine start vdocker $docker-machine regenerate-certs vdocker 检查VM

安装环境:Ubuntu14.04.显卡Tesla K40C+GeForce GT 705.tensorflow1.0.0.pycharm5.0 说明:原文见博客园,有问题原文下留言,不定期回复.本文作者吴疆,转载请备注. 本文可解决的问题: 1.tensorflow1.0.0环境搭建 2.Ubuntu14.04安装pycharm5.0 3.Ubuntu14.04上跑通faster rcnn_TF的demo程序 4.Ubuntu14.04上跑通faster rcnn_TF的训练过程 安装步骤如下:

机器学习和深度学习真是新生代的宠儿,我也被安排来搞这个了,这下是真的从0开始了.看了几天ppt,想跑跑代码试试,装个环境. 都说tensorflow很火很好用,反正我什么也不懂,准备把这些框架一个一个试试,抹泪. 第一步:先安装了python 3.6.3 安装过程中,选勾安装pip 第二步:安装tensorflow 选择tensorflow的安装目录,打开命令cmd,直接在当前路径下:pip install tensorflow ,这样就开始下载并且自动安装了. 下载相关的包: 下载完成后会自动

本周五软工团队项目的第一次前后端全部对接时,出了一个蛋疼的错误. 最初起因是小丽叔出于安全的考虑,使用守护进程来跑Web服务器.守护进程(Daemon)是运行在后台的一种特殊进程,如果服务器用root权限来跑的话会有安全隐患,但是daemon本身无法更改一些没有放开权限的文件,即使网站被黑也不会有数据隐私泄露的情况. 但是在使用守护进程的过程中出现了一个很蛋疼的问题,在root权限下我们在Python中使用xml读取是完全没问题的,但是在使用守护进程后,却出现了一个毫无头绪的bug,报错信息如下

简介: flask也是要部署的.不能老在我们的pycharm里面跑测试服务器. 各种配置linux,我看就算了吧.我们用docker部署. 也就两三行命令. 一:选择基础镜像 GitHub repo: https://github.com/tiangolo/uwsgi-nginx-flask-docker Docker Hub image: https://hub.docker.com/r/tiangolo/uwsgi-nginx-flask/ 这个应该是比较好的,作者维护的也不错,很多人都在用

这是一篇比较无聊的博文.只是给博客除草的. 我从我的移动硬盘里翻出来了一堆电子书,从哪拿到的我忘了,但是都打在rar的压缩包里,这让我查找起来非常不方便.前几天找某本书看,就没有查到,又百度到的下载地址,之后发现躲在这堆rar的某个角落.书很多,rar命名又不规范,查找起来简直头疼.我截取了一些还算是好看一点的,大概是酱婶的: 所以我决定,把这堆rar全部解压. 可是,有一万多个rar,我总不能手动挨个点吧!我不要!我可是程序猿!这种事情当然要电脑自己去完成啦! 于是我开始百度怎么解压缩rar.

比较简单的在pycharm上跑的脚本 #_*_coding:utf-8_*_ #普通版 file = open("oldfile.txt","r",newline='\r\n') newfile = open("newfile.txt",'w',) while True: lines = file.readlines(100000) if not lines: break for line in lines: newfile.write(line

背景: python3+appium+pytest+allure写了安卓的自动化脚本,在windows本机pycharm上跑通过后生成了allure报告.  公司jenkins搭建在linux服务器上. 痛点: 1.allure报告需要一堆css/js静态数据文件,才能展示数据,给领导汇报时总不能一丢就丢个大大的压缩包,并且还不能保证能查看成功的吧----edge浏览器能打开,其他浏览器打开无数据: 2.把脚本集成到jenkins上,整到linux服务器上跑,又得在服务器上去折腾一套环境出来,需

目录 Django 简介 使用 django 的注意事项 计算机名不能有中文 Django版本问题 django下载安装 在命令行下载安装 在pycharm图形界面下载安装 检验是否安装成功 创建Django项目 命令行下创建与启动 pycharm下创建与启动 django项目目录介绍 新建应用(app)特别注意***** 配置文件 settings.py 解析 django小白必会三板斧 HttpResponse 举例 render 举例(可传数据模板渲染) redirect 案例 Djang

java.lang.​ClassNotFo​undExcepti​on in matlabR2014a 就是MATLAB和pycharm不能同时运行.关闭pycharm然后打开MATLAB就可以了.

faster-rcnn分为matlab版本和python版本,首先记录弄python版本的环境搭建过程.matlab版本见另一篇:faster-rcnn(testing): ubuntu14.04+caffe+cuda7.5+cudnn5.1.3+opencv3.0+matlabR2014a环境搭建记录 首先,进入官方github网站:https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.按照作者的步骤,一步步往下走. 1.按Ctrl+Alt+t进入终端,进入

简介 是一个为完美主义者设计的web框架 The web framework for perfectionists with deadlines. Django可以使你能够用更少的代码,更加轻松且快速去开发web应用. Django makes it easier to build better Web apps more quickly and with less code. 下面这段太长了,有请百度翻译: ​ Django是一个高级python web框架,它鼓励快速开发和干净.实用的设计.

引言   刚进入人工智能实验室,不知道是在学习机器学习还是深度学习,想来他俩可能是一个东西,查阅之后才知道这是两个领域,或许也有些交叉,毕竟我也刚接触,不甚了解.   在我还是个纯度小白之时,写下这篇文章,希望后来同现在的我一样,刚刚涉足此领域的同学能够在这,跨越时空,在小白与小白的交流中得到些许帮助. 开始   在只会一些python语法,其他啥都没有,第一周老师讲了一些机器学习和深度学习的了解性内容,就给了一个实验,让我们一周内弄懂并跑出来,其实老师的代码已经完成了,我们可以直接放进Pych

在用本地电脑连接远程服务器的时候,大部分时候只能用命令行来操作.虽然可以 在本地电脑用 PyCharm 进行远程调试.在本地电脑远程使用服务器的 Jupyter Notebook.Ubuntu 和 Windows 之间进行远程访问和文件互传,但要是能在本地直接打开远程服务器的 MATLAB.PyCharm.记事本.文件管理器等软件的图形界面那岂不是完美! 1. 在 Ubuntu 下使用远程服务器的图形界面 在本地电脑和远程服务器端安装以下两个依赖 sudo apt-get install xse