SCP的完整安装分为两个部分,一个是R包安装,另一个是内部的python环境构建。
之前写python都是用的virtualenv,后来发现miniconda更简练好用,现在改用minicodna,特写此文备案。
Project Jupyter[1] (/ˈdʒuːpɪtər/) 是一个旨在开发跨多种编程语言的交互式计算的开源软件、开放标准和服务的项目。
在Ubuntu命令行输入 code .(有空格),等待下载VS Code Server for x64并安装
Pipenv是Python官方推荐的包管理工具。它结合了Pip和Virtualenv的功能,以及Bundler和NPM等其他语言的包装工具的最佳功能。这样可以简化安装包和管理虚拟环境的工作流程。
如果你想从GitHub安装Theano的前沿或开发版本,请确保你正在阅读此页面的最新版本。
之前一直比较抵触用 Python ,很大一部分原因是觉得 Python 项目的环境管理比较混乱。Node.js 有 Npm 包管理工具,通过 package.json 配置项目依赖,最多再通过 nvm 来进行环境切换;Java 有 Maven Gradle 来进行包管理和项目依赖配置,并体现在 pom.xml 和 build.gradle 等中。而 Python 相比编程语言有时更体现了脚本语言的特性,系统化和标准化程度都不太高。很多 Python 项目上来就是怼代码,没有声明依赖、配置环境的文件。这样的好处是简单项目堆砌起来非常快,但是一旦代码量上了规模,依赖管理、环境配置、项目启动等就到处都是坑。
安装conda 下载地址:https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh 下载完成后执行: bash Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh 安装地址:xlz/Miniconda 刷新一下配置文件:source /home/xlz/.bashrc #这里是管理员权限吼 创建实验环境:conda create -n stackGan python=2.7 #我们创建一个虚拟2.7环
来源:https://blog.mythsman.com/post/6088206570684f526e6bc606/ 推荐阅读:终于来了,【第二期】 彭涛Python 爬虫特训营!! 之前一直比较抵触用 Python ,很大一部分原因是觉得 Python 项目的环境管理比较混乱。Node.js 有 Npm 包管理工具,通过 package.json 配置项目依赖,最多再通过 nvm 来进行环境切换;Java 有 Maven Gradle 来进行包管理和项目依赖配置,并体现在 pom.xml 和 build
使用conda,如果没有conda环境建议从这里安装miniconda,选取对应的系统,选择较新的版本。
Jupyter, 想必大家对这个项目都耳熟能详吧。因为能够实时交互、支持异构计算、部署简单、几乎无运维成本,所以得到了很多人的青睐。笔者的身边也有很多从事科学研究的人选择了 Jupyter 作为编写 Python 的工具,当然也有一部分人选择了 PyCharm。不过笔者还是比较喜欢 VS Code,简单的纯文本编辑功能,利用丰富的插件市场来添加各种想要的功能,无缝支持远程开发,简直就是理想中的编辑器了。但是,今天还是要来考虑一下 Jupyter,毕竟 JupyterLab 的服务功能也是非常强大的。
本文重点分享Python的包管理工具和环境管理工具:conda。 未来的日子中,期待和大家一起成长,一起分享高质量原创文章
CentOS6系统会自带一个较低版本的python,一般不使用系统自带的python版本,因为系统很多组件依赖于python比如yum,如果我们随意升级或者安装了些有冲突包可能会影响系统环境;我们需要再安装较高版本的python,而且在开发多个项目时,可能需要多个版本的Python,此时在进行Python版本切换时会比较麻烦,pyenv就提供了一种简单的方式。
概述 由于需要在Ubuntu 16.04安装多个深度学习框架所以通过博客记录一下安装过程中的坑以及一些关键步骤。这个时候我们需要安装自己需要包装。下面我们通过一步一步开始安装自己数据。记录安装了如下软件和支持: * Cuda 9.1 * cuDnn 9.0 * OpenCV 3.4 Support Python2.7 Python3.4 Cuda OpenGL OpenBLAS * Mxnet Pytorch Tensorflow 安装 安装预编译包 我们先来安装cuda,首先通过官网下载你所需要
我感觉我为了解决这个问题,都能写一篇论文了,整整搞了两天,是真麻烦,所以,我建议,如果能换成不用caffe的代码的话,尽量别用caffe跑了,太难了~
AI是今年一个大热的话题,各种AI的应用也越来越多,关注的人也越来越多,让AI来助力各行各业。AI实现视频换脸的方案也越来越多,所以博主挑了其中一个方向来学习,介绍。博主选择的是 faceswap,一个开源的视频换脸模型。
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理,并且已经包含了Python和相关的配套工具。
前言1.Jupyter基本安装安装Anaconda为例可视化安装命令行安装获取安装文件安装anaconda环境变量手动更新环境变量安装Miniconda为例安装Miniconda升级conda、pip conda命令安装pip命令安装2.Jupyter的简单设置启动设置3.Jupyter的实例Jupyter的.ipynb文件显示加载Hexo个人博客静态页面中嵌入Jupyter
python 虚拟环境的重要性已经无需多言了, 目前所有支持 python 虚拟环境的工具中最好用的应该就是 conda 了, 最重要的一点是可以一键创建不同版本的 python 环境以适应不同的需求.
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之前写过一篇 windows 安装 miniconda 的文章, 后面在接触了 wsl 后发现用起来要比在原生 windows 上舒服很多, 毕竟我写 python 多是为了在 linux 服务器上跑, 用 wsl 会更顺滑一些, 虚拟环境同样选择更轻量的 miniconda
当我们在 colab 上尝试一些临时的东西时,我们会创建一堆杂乱、没有标题的 Notebook。
众所周知Python常用的版本有2.x和3.x,常常会引起版本问题。由于我在Linux系统中已经安装有Python3.x和对应的TensorFlow,现在遇到需要跑在Python2.x下的TensorFlow工程时,就很麻烦,因此可以用Anaconda来建立一个独立的小环境来另外安装Python2.x及其对应的TensorFlow来跑这个工程。
Ubuntu等Linux、Mac系统一般安装有Python的环境,但由于需要安装Python扩展库,集成安装的在权限方面可能遇到问题,因此建议使用虚拟Python环境。 相关工具:
Apache Superset 是一个现代化的企业级商业智能 Web 应用程序,快速、轻量和直观。Superset支持接入各类数据源,提供了丰富的图表,所有技能组合的用户都可以轻松地对数据进行探索和可视化。
问题:有时大家在安装上面几个机器学习的包时,会出现如下类似的错误 (oldgeek) C:\Users\oldgeek>pip install lightgbm Collecting lightgbm WARNING: Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ReadTimeoutError("HTTPSConnectionPool
故事起源于工作中需要一个tf1.15的环境,然后我平时用的是2.3或者1.14,就得自己再重新安装一个tf1.15的环境,然后发现每一次安装环境都得去google一下命令,嗯,不要问为什么,问就是用的少,记性差,嗯,一定是的。。。
本来按照这个MLFlow教程(MLflow系列1:MLflow入门教程(Python)),找台机器跑起来没啥问题; 不过,看到项目的github有Dockerfile那必须上啊! 然后就被各类报错虐了一下午。。
R 语言中的 venneuler 是一个用于计算并显示韦恩图和欧拉图的包,这个包在 CRAN 上的最后一个版本是 1.1.0,发布于 2011-08-10,它是一个基于 rJava 依赖的 R 包。
本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本(CPU与GPU),由我来踩坑,方便大家体验正式版本的TF2.0。
1. 可以用 start 和 end 标示开头结尾,如 str[start, end] ;
有许多可以从 PubMed 的文章摘要中提取信息的文本挖掘脚本,包括: NLTK , TextBlob , gensim , spaCy , IBM Whatson NLU , PubTator , LitVar , NegBio , OpenNLP 和 BioCreative 等1。这里介绍一下 PubTator Central (PTC) 2。
你可以理解为一个软件,和QQ一样的软件,你安装之后,里面就有naconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包,比如:numpy、pandas等
https://www.xp.cn/phpstudy-linux/install.html
本次教程主要是在Ubuntu 18.04下安装Tensorflow 2.0 GPU版本,大家之前在安装Tensorflow 2.0 GPU版本时,是否经常遇到CUDA、CUDNN安装麻烦的问题,下面呢,我介绍一种可以不用安装CUDA、CUDNN的方法(ps:这些安装自动在conda install tensorflow-gpu==2.0.0安装哦)!
-添加镜像源:conda config -add conda config --show
对于 Python 栈的小伙伴来说,miniconda 是一款非常棒的工具,它可以帮助我们快速的开启虚拟环境,并在独立的环境中使用特有的第三方库,从而达到不同环境之间的隔离效果。
相信很多IT从业者程序员都或多或少的存在一些强迫症属性,可能的表现包括:对软件安装的位置选择、代码编写的变量命名规范、文件归档分类等,有时候不能按照自己的预期进行配置总会暗自不爽——我个人是有这种感觉的。
Miniconda是什么? 要解释Miniconda是什么,先要弄清楚什么是Anaconda,它们之间的关系是什么? 而要知道Anaconda是什么,最先要明白的是搞清楚什么是Conda,参考:Conda简单教程。 一言以蔽之,Conda是Python中用于管理依赖包和虚拟环境的工具,Anaconda是一个带有Conda工具的软件包(附带了Conda、python和150多个科学软件包及其相关的包),而Miniconda是一个Anaconda的轻量级替代,默认只包含了Python和Conda。 也就是说,安装了Miniconda,就可以直接使用Python和Conda了。
这里介绍在windows、Linux(CentOS7)两个平台上,python开发环境的搭建方法 主要使用miniconda作为python的开发,测试环境 一、windows平台上的python环境搭建 1、首先,下载miniconda 清华镜像源:https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 2、下载完成后,安装,安装时选择默认+环境变量
conda这个东西,非常多人给我推荐过,即使是像我这样安装过上千款生物信息学软件的高手有时候也很痛苦各个软件的依赖关系,如果有省事的,我也比较乐意迁移我的习惯,但是,悲剧来了。
前面虚拟环境是安装在一个Python解释器下的,如果想使用不同版本的Python环境该怎么创建呢?这个时候miniconda就派上用场了。Miniconda可以在创建虚拟环境时指定安装不同版本的Python解释器。
一般来说, 假如大家有一些R包安装非常困难,或者某个数据分析的流程基于了一系列R包,我们会使用conda来安装R语言及其配套的R包,比如:singlecelltk和singlecellsignalr,很简单的几句话代码,主要是安装适合自己用户的R语言环境及相关的R包:
在地球科学领域也得到了广泛应用,尤其是地球科学数据处理和可视化方面,比如地球科学数据分析和可视化库Iris,应用于数值模式数据处理的wrf-python,气候数据处理库CDAT以及地球科学可视化库NCL的Python版PyNGL。
最近云哥 @吃货本货 问小宋(笔者)如何在Apple的M1芯片进行深度学习开发,恰逢最近M1开发生态都趋于稳定,就把安装步骤梳理下分享出来。
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