1.安装python2.7.8之后,配置环境变量:在path中配置python的安装路径 在cmd框中执行python,进入到python命令执行,即为配置成功. 2.执行过程中,提示缺少xlutils module,然后按照xlutils 执行:pip insall xlutils时,提示无法使用pip命令 3.下载pip,下载地址:https://pypi.python.org/pypi/pip#downloads,进入到安装路径,安装pip,执行: python setup.py inst

Python2.75的安装及环境配置教程 Python的语法简洁,功能强大,有大量的第三方开发包(模块),非常适合初学者上手.同时Python不像java一样对内存要求非常高,适合做一些经常性的任务方面的编程.根据codeeval网站数据统计显示,连续三年,Python保持着其在编程语言中的领先地位.而且Python-Django开发web也是一种时尚. Python 2.75 安装文件 win8或win8.1 首先下载一个Python的应用程序,网上有很多的.此处给出官网的下载地址:https

系统: RHEL6.5 版本说明: Python-3.5.0 Django-1.10.4 virtualenv:为每个项目建立不同的/独立的Python环境,你将为每个项目安装所有需要的软件包到它们各自独立的环境中. python virtualenv运行django环境配置 安装python3.5 安装依赖包 yum install openssl-devel gcc zlib -y 下载python3.5安装包 wget http://www.python.org/ftp/python/3.

需要的材料: 1.vs2013 2.python-2.7.3(2.7.x高于2.7的版本可能会出现错误) 3.Sublime Text 2(破解的) 4.cocos2dx-3.2 步骤: 1.安装vs2013.(略) 2.安装Python,环境配置说一下: 在“环境变量”配置中,编辑“系统变量”的"Path",添加C:\Python27;(Python的安装路径) 在“环境变量”配置中,编辑“系统变量”的"PATHEXT",添加  .PY;.PYM 3.编译coco

因为项目的原因,最近较多的使用了UFT来进行自动化测试工作,半年没有使用Selenium了,于是在自己的电脑上重新配置了基于python3.x的selenium环境,配置过程大致如下: 1. Selenium安装 Selenium在python下的环境配置相对简单,只需在python中安装selenium的包即可. 2. Webdriver安装 但对于针对不同浏览器的webdriver还需单独安装. 之前在使用python2时,并没有对firefox浏览器安装单独的driver,但这次发现对于f

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

在Ubuntu下配置舒服的Python开发环境 Ubuntu 提供了一个良好的 Python 开发环境,但如果想使我们的开发效率最大化,还需要进行很多定制化的安装和配置.下面的是我们团队开发人员推荐的一个安装和配置步骤,基于 Ubuntu 12.04 桌面版本标准安装. 安装 Python 发布版本和 build 依赖包 建议至少安装 Python 2.7/3.2 版本,毕竟 Python 2.X/3.X 还是有不少区别的. 1 2 3 4 # 安装 Python 发布版本,dev包必须安装,很

1 python学习--python环境配置 要学习python语言,光看书看教程还是不好,得动手去写.当然,不管学习什么编程语言,最佳的方式还在于实践. 要实践,先得有一个Python解释器来解释执行我们写下的python代码. 因为python是一门开源的语言,python解释器很多.有CPython,PyPy,Ipython,Jython等. 最常用的还是CPython了.CPython是python官方版本的解释器,是用C语言开发的.我们从python官网下载安装python开发环境后,

 数据抓取的艺术(一):Selenium+Phantomjs数据抓取环境配置 2013-05-15 15:08:14 分类: Python/Ruby     数据抓取是一门艺术,和其他软件不同,世界上不存在完美的.一致的.通用的抓取工具.为了不同的目的,需要定制不同的代码.不过,我们不必Start from Scratch,已经有许多的基本工具.基本方法和基础框架可供使用.不同的工具.不同的方法.不同的框架的特点也不同.了解这些工具.方法和框架是首要任务,接下来就需要明白它们的差异都在哪里.什么

cocos2d-x3.0 windows 环境配置 参考Oo泡泡糖oO的CSDN博文 :http://blog.csdn.net/u010296979/article/details/24273393 和 http://blog.csdn.net/u010296979/article/details/24316393 配置须要三个文件: 本人配置环境:win7 32位 Android-NDK:  http://dl.google.com/android/ndk/android-ndk-r9d-w

Desktop Ubuntu 14.04LTS/16.04科学计算环境配置 计算机硬件配置 cpu i5 6代 内存容量 8G gpu GTX960 显存容量 2G(建议显存在4G以上,否则一些稍具规模的神经网络无法训练,会提示显存容量不足) 配置顺序 安装包 重要依赖 安装ubuntu            14.04   安装显卡驱动         nvidia-367   安装cuda tool kit        8.0   安装cuDNN             v5 安装版本取决

本系列文章由@二货梦想家张程 所写,转载请注明出处. 作者:ZeeCoder  微博链接:http://weibo.com/zc463717263 我的邮箱:michealfloyd@126.com   欢迎大家发邮件来和我交流编程心得 you are what you read!与大家共勉! -------------------------------------------------分割线:ZeeCoder-----------------------------------------

Cocos2d-x环境配置: (1)安装Visual Studio 2013 软件安装包为:VS2013_RTM_ULT_CHS.iso文件,将其解压后可以直接安装,也可以使用虚拟光驱等软件进行安装. 安装过程中选择默认选项即可. 截图: (2)安装Cocos集成开发环境  安装文件:CocosForWin-v2.3.3.exe 安装过程中选择默认选项即可. 截图: 安装Cocos Framework. 执行CocosFramework-V3.9-Windows.exe,安装过程中选择默认选项即

[转载来的文章:如有侵权,请联系我!我将马上删除!] 首先声明一下,如标题,本教程是caffe在windows系统上的配置方法,而且是github上官方BVLC/caffe目前推荐的配置方法,并不是使用微软的caffe-windows.之前很多人是用的微软的caffe配置,本教程真不是. 适用平台 64位 windows 10.64位 windows 7(我第一次安装配置的是win10,现在用win7安装给大家做个演示,有一些截图是win10上的,不过没影响的,win8我就不清楚了..) caf

standard procedure in pyCharm for creating environment when Anaconda installed Create a conda env via pyCharm open pyCharm create new project -- select Conda as New env using. Locations: ~\Anaconda_x\envs\py3env PythonVersion: python3.6 (python2.x as

Ubuntu16.04安装后1.安装常用软件搜狗输入法+编辑器Atom+浏览器Chome+视频播放器vlc+图像编辑器GIMP Image Editor安装+视频录制软件RcordMyDesktop安装.2.开发环境配置.JDK环境配置+Scala环境配置+nodejs环境配置+开发工具intellij IDEA安装+Python数据分析环境配置+Jupyter开发工具安装+Python多版同时支持. 1.Ubuntu16.04安装常用软件(搜狗输入法+编辑器Atom+浏览器Chome+视频播放

以前写过关于python和selenium加myeclipse的环境配置,但是myeclipse启动时过于费时,虽然myeclipse有很好的提示功能,但是作为初学者,我还是直接用python的idle编辑器去调用selenium,这样可以更好的学习,下面讲一下python+selenium的环境配置. 1.      安装python,我用的是python2.7版本,直接装在了C盘,路径是C:\Python2.7,然后配置环境变量Path:C:\Python; 2.      安装python

最近在学习python自动化,从项目角度和技术基础角度出发,我选择了python+selenium+appium的模式开始我的自动化测试之旅: 一.python安装 二.python IDE使用简介 三.selenium模块导入及环境配置 四.浏览器调用 一.python安装: 1.python安装: 官网下载python2(理由上面已经陈述),直接安装exe程序,下一步,下一步就ok:需要注意的是,安装完成后,将python安装地址加入环境变量path中. 二.pythonIDE使用简介: 本

接上文<深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0>,我们继续来安装 TensorFlow,使其支持GeForce GTX 1080显卡. 1 下载和安装cuDNN cuDNN全称 CUDA Deep Neural Network library,是NVIDIA专门针对深度神经网络设计的一套GPU计算加速库,被广泛用于各种深度学习框架,例如Caffe, TensorFlow, Theano, Torch, CNTK等. The NVIDIA

由于某种不可抗力(又是它!)我写了这篇博客,主要目的是记录. face_recognition是啥子? face_recognition号称世界上最简单的人脸识别库,可使用 Python 和命令行进行调用.该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建,在户外脸部检测数据库基准(Labeled Faces in the Wild benchmark)上的准确率高达 99.38%.也提供了一个简单的face_recognition命令行工具,可以让你从命令行对图像文件夹进行脸部识别! 简单来说