背景: 近期在利用 pycharm 安装第三方库时会提示 pip 不是最新版本, 因此对 pip 进行更新,但是生成最新版本之后, pip 中由于缺少 main 函数,导致在 pycharm 中无法自动安装第三方库. 问题: 最新版本的 pip 无法自动安装第三方库,比如在安装 mxnet时,会提示: 解决办法: 网上的解决方案比较明确,大致以下两个步骤: ①找到 pycharm 的安装路径, 并找到路径下的  .../helpers/packaging_tool.py 文件. ②打开这个文件,

这篇blog只是写给自己看看的. 今天突然遇到sqlalchemy映射到数据库时,一个字段类型是datetime(6),我这边死活访问不上,之前一直没有问题,最后查明原因,原来是第三方库的版本问题,真是个惨痛的教训,以后一定要注意,客户端和服务器端的库版本一定要确认再确认.这边延伸出一个问题,pip安装第三方库,每次都要查询别人的blog,这次自己总结一下. pip安装某一个库,非常简单, pip install requests 可是国外的pip官方源太慢了,可以用国内的,命令如下 pip i

问题: 今天发现pycharm内部安装库出了问题,导致无法安装各种库,我就在cmd下用自己安装好的pip安装各个库,成功安装后发现各个库在idle中可以成功的import,但在pycharm里却显示没有这个库. 解决办法: 新创建一个project,如下图显示,将此选项勾上即可.

1.简便起见 比起麻烦的安装各种库,我们选择最方便的Anaconda的conda或pip(兼容支持)安装相关库. Pycharm本身缺少numpy和matplotlib这些库,而另一个Python的开发环境Anaconda则自带了300多种常见的库. 所以想在pycharm中使用Anaconda自带的库.实现这一“借用”的则是Pycharm中对 “Project Interpreter”的设置, 该设置是设定Pychar使用哪一个python编译器.那么只要将该interpreter设置为Ana

直接执行安装命令 $ pip install builtwith 提示pip当前版本为7.1.2,要使用"pip install --upgrade pip"升级到8.1.2 $ pip install --upgrade pip 报错如下: Cannot fetch index base URL https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 提示信息表示找不到镜像网站,有可能是镜像源失效了,或者国外的源被墙了.修改为国内可访问的源 $ vim ~/

ZeroMQ 官方地址 :http://api.zeromq.org/4-2:zmq_version zmq_version(3)          ØMQ Manual - ØMQ/4.1.0 Name zmq_version – 返回ZMQ链接库的版本 Synopsis void zmq_version (int *major, int *minor, int *patch); Description zmq_version()函数会将ZMQ库中对应的版本号填到参数major.minor和p

最近使用git时, 造成了远程库代码需要回滚到之前版本的情况,为了解决这个问题查看了很多资料. 问题产生原因: 提交了错误的版本到远程库. 以下是解决的方法, 供大家参考: 1.对本地代码库进行回滚 git log 查看提交历史,找出要回滚到的commit-id git reset --hard commit-id :回滚到commit-id git reset --hard HEAD~:将最近3次的提交回滚 2.远程代码库回滚 进行这一步的时候遇到了困难,尝试了多种方法, 查看很多资料都提到使

上篇博客中主要说了GDAL库C#版本中存在的问题,其表现形式主要是:"文件名中的汉字个数是偶数,完全没有影响,读取和创建都正常,如果文件名中的汉字个数是奇数,读取和创建都会报错." 针对这个问题,今天仔细研究(查看+折腾)了下C#程序中string类型的默认编码方式.首先通过下面的代码进行检测C#程序中string类型的默认编码方式是什么. static void Main(string[] args) { string s = "我"; // 首先获取默认编码的字

操作步骤 打开File–>Project Structure 选中当前项目,点击Denpendencies标签 点击+,选Library dependency 打开界面如下: 输入想要的依赖库部分字符,比如design,然后点击右侧的搜索图标 搜索结果如下: 备注 此方法搜索的是最新版本的依赖库,可能高于当前项目的编译版本. 所以添加的依赖库版本号,应修改为项目创建时自动添加的appcompat-v7的版本号[适用于RecyclerView.CardView.design]. 参考资料 Andr

在使用Hadoop的过程中,遇到了自带python版本比较老的问题. 下面以python3.7为例,演示如何在hadoop上使用自定义的python版本以及第三方库. 1.在https://www.python.org下载Python-3.7.2.gz包 2.在linux环境下: tar -xvf Pthon-3.7.2 #解压文件 cd Python-3.7.2 ./configure -- prefix=~/python37 #这里是你刚刚解压的路径 make -j make install

1 关于vs的版本 visual studio是一个集成开发环境,而vc++是一个c++的compiler,vc++有一个版本和一个版本号,vs也有一个版本,它们的对应关系如下: MSVC++ 4.x _MSC_VER == 1000 MSVC++ 5.0 _MSC_VER == 1100 MSVC++ 6.0 _MSC_VER == 1200 MSVC++ 7.0 _MSC_VER == 1300 MSVC++ 7.1 _MSC_VER == 1310 (Visual Studio 2003)

近日将QtEmbedded库的版本由4.7.0更新到4.7.4.工具链并未改变,仍为 Target: arm-none-linux-gnueabiConfigured with: ......Thread model: posixgcc version 4.3.2 (Sourcery G++ Lite 2008q3-72) 所有依赖的库根据需要重新下载最新版本编译.现将在此过程中出现的问题及解决方法列出,以供下次移植时参考. 1.browser程序重新编译,在开发板的命令行运行:./browse

1.前言     前面,博主已经讲解了ArduinoJson库的V5版本.为了节省时间以及不讨论重复内容,博主建议读者先去阅读一下 玩转ArduinoJson库 V5版本 .重点了解几个东西: JSON协议 JsonBuffer JsonObject JsonArray     接下来,我们直接进入V6版本的学习,尽量和V5版本类比. 2.ArduinoJson V6版本     假设读者下载的V6版本的,那么可以参考 这里 的API说明.读者需要注意一下JsonDocument(可类比V5版本

1.前言     一直以来,博主的事例代码中都一直使用到JSON数据格式.而很多初学者一直对JSON格式有很大疑惑,所以博主特意分出一篇博文来重点讲解Arduino平台下的JSON库--ArduinoJSON.     读者需要注意一下几点: ArduinoJSON的Github地址请参考 wiki. ArduinoJSON说明文档可以参考 wiki,博主强烈建议读者可以尝试去阅读这些文档,肯定获益匪浅. ArduinoJSON目前分为两个大版本 V5 和 V6版本(估计很多初学者会经常看到Ar

Git速成学习笔记整理于廖雪峰老师的官网网站:https://www.liaoxuefeng.com/ 我太困了0.0精神点再写...... /*我来啦!以后会陆续更新自己的学习笔记*/ Git是分布式版本控制系统,尤其是2008年,GitHub网站上线了,它为开源项目免费提供Git存储,无数开源项目开始迁移至GitHub,包括jQuery,PHP,Ruby等等. 先说集中式版本控制系统,版本库是集中存放在中央服务器的,而干活的时候,用的都是自己的电脑,所以要先从中央服务器取得最新的版本,然后开

我们编译可执行文件的时候,会链接各种依赖库, 但是怎么知道依赖库的版本正确呢? 下面有几种办法: ldd 这是比较差的,因为打印结果更与位置相关 dpkg -l | grep libprotobuf 不过需要先通过dpkg 安装,这也是很好的依赖包管理工具 ldconfig -v | grep libprotobuf 最强大的工具 ldconfig: Path `/usr/lib64' given more than once /usr/X11R6/lib64: /usr/X11R6/lib:

通过docker-compose启动容器,报错: ERROR: The Docker Engine version is less than the minimum required by Compose. Your current project requires a Docker Engine of version 1.10.0 or greater. 升级 Docker 过于麻烦,只能降 docker-compose 的版本. 先看一下我们已经安装的 Docker 版本: [root@Re

Anaconda是一个集成python及包管理的软件,记得最早使用时在2014年,那时候网上还没有什么资料,需要同时使用py2和py3的时候,当时的做法是同时安装Anaconda2和Anaconda3,修改里面的文件,例如将conda命令的exe文件,重命名为conda3,这个做法能用但是有很多问题:这几天需要使用以下spyder(anaconda 中集成的IDE)发现控制台一直显示connecting to kernel,我用的win10系统,可能是我将环境改动,导致无法正常运行.又重装了系统

转载请注明: 仰望高端玩家的小清新 http://www.cnblogs.com/luruiyuan/ 如何解决pytorch 编译时CUDA版本与运行时CUDA版本不对应 如果pytorch的编译时CUDA版本和运行时CUDA版本不一致时,由于不同的 nvcc 编译器会生成不同的动态函数代码,由此会导致自己编写的 CUDA 函数无法正确运行. 常见的错误有: undefined symbol: __cudaRegisterFatBinaryEnd (运行时为CUDA10.1,编译时CUDA版本

一.版本管理工具的介绍: 1.备份文件: 2.记录历史: 3.多端共享: 4.团队协作: 二.版本管理工具的发展史: 1.cvs: 集中式   1985: 2.svn:  集中式    2000: 3.git: 分布式    2005  linux之父开发: 三.集中式和分布式版本控制的区别: 1.集中式:版本库是集中存放在中央服务器,而干活的时候,用的都是自己的电脑,所以要先从中央服务器取得最近的版本,然后开始干活,干完活,再把自己的活推送给中央服务器.中央服务器就好比是一个图书馆,你要改一本

概述,需要注意以下几个问题: (1)NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦!CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架,也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行,而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用. CUDA的本质是一个工具包(ToolKit):但是二者虽然不一样的. 显卡驱动的安装: 当我们使用一台电脑的时候默认的已经安装了NVIDIA的显卡驱动,因为没有显卡驱动根本用不了显卡嘛,但是这个时候我们是没有CUDA可以