conda创建新环境 如果只是用的话，用【创建】和【激活】的命令足够了～ 第一步：创建 conda create --name yourEnv python=2.7 –name：也可以缩写为...【-n】，【yourEnv】是新创建的虚拟环境的名字，创建完，可以装anaconda的目录下找到envs/yourEnv 目录 python=2.7：是python的版本号。...若想要在创建环境同时安装python的一些包： conda create -n yourEnv python=3.6 numpy pandas 第二步：激活 windows ==> activate... conda info --envs：输出中带有【*】号的的就是当前所处的环境 conda一些命令 conda list: 看这个环境下安装的包和版本 conda install numpy...scikit-learn: 安装numpy sklearn包 conda env remove -n yourEnv: 删除你的环境 conda env list: 查看所有的环境 anaconda
非常好用 1、确认你已经激活了虚拟环境。在终端或命令提示符中输入以下命令激活虚拟环境： conda activate myenv 其中，myenv是你创建的虚拟环境名称。...如果虚拟环境已激活，你会看到虚拟环境名称出现在命令提示符的开头。 2、确认你已在虚拟环境中安装了jupyter。...在已激活的虚拟环境中，使用以下命令安装jupyter： conda install jupyter 3、确认你已经在jupyter中注册了虚拟环境。...在已激活的虚拟环境中，使用以下命令注册虚拟环境： python -m ipykernel install --user --name=myenv 其中，myenv是你创建的虚拟环境名称。...这个命令将在jupyter中注册一个新内核，使得jupyter能够使用你的虚拟环境。如果你已经注册了内核，您会看到一个包含你的虚拟环境名称的选项卡在jupyter的右上角。
CellPhoneDB是出镜率最高的细胞通讯分析软件，在试图学习这个细胞通讯分析方法之前，大家需要自己提前了解一下：细胞通讯分析的背景知识，而且呢，还得看看细胞通讯分析的实例，多读文献，比如：细胞通讯分析结果的解读...主要是数据库资源的收集和人工整理，数据库构建时考虑了每种细胞类型中配体和受体的表达水平，并凭借经验计算配体-受体关系对的细胞类型特异性，这种预测到的细胞群之间的分子相互作用是通过特定的蛋白质复合物实现的...，但是Python本身这个语言比较奇葩，对初学者来说各种版本冲突很膈应人，所以直接为CellPhoneDB创建一个独立的conda环境，是一个比较好的解决方案，如下所示： # 创建名为cellphonedb...的虚拟环境 conda create -n cellphonedb python=3.7 # 激活虚拟环境 conda activate cellphonedb # 在虚拟环境中下载软件 pip install...如果你确实觉得我的教程对你的科研课题有帮助，让你茅塞顿开，或者说你的课题大量使用我的技能，烦请日后在发表自己的成果的时候，加上一个简短的致谢，如下所示： We thank Dr.Jianming Zeng
1.为什么要搭建虚拟环境?...问题：如果在一台电脑上, 想开发多个不同的项目, 需要用到同一个包的不同版本, 如果使用上面的命令, 在同一个目录下安装或者更新, 新版本会覆盖以前的版本, 其它的项目就无法运行了....解决方案 : 虚拟环境 作用 : 虚拟环境可以搭建独立的python运行环境, 使得单个项目的运行环境与其它项目互不影响....在开发过程中, 便于控制python的web框架或工具包的版本，创建多个虚拟环境，就相当于我们在一台电脑上拥有了多个python解释器。...好了，接下来我们开始安装了~ 2.搭建python虚拟环境 1.我们先创建一个隐藏目录 .virtualenvs，所有的虚拟环境都放在此目录下 在你需要建立的目录下输入 mkdir /root/.virtualenvs
而Spring Boot也一直在逐步推新的配置方式，可能很多人还不知道，本文就带大家一探究竟。 Spring Boot的多环境配置 在学习新的配置方式之前，先回顾一下通常的多环境配置形式。...在项目中我们经常会遇到一个项目部署到多个环境，比如开发环境、测试环境、生产环境。而不同的环境又有不同的配置文件。...新的使用形式 无论你使用了上述的哪种形式，在使用Spring Boot 2.4以上版本时，关于spring.profiles.active配置项都被划上一道线，也就是说被废弃了。...如果要设置默认的的配置环境，依旧是在公共部分通过spring.profiles.active来指定。 其他注意事项 在使用新的配置方式时还是有很多注意事项的，避免踩坑。...回归传统模式 如果当前项目的配置文件暂时不适合或不方便升级为新的模式，则可以通过配置指定为之前的处理逻辑。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...1.问题所在 pycharm中torch和tensorflow好像是有些冲突的，所以我创建了两个conda环境（一个名字叫pytorch，一个名字叫tensorflow），其中pytorch环境中没有tensorflow...库，tensorflow环境同理。...NVIDIA显卡驱动的下载地址：官方高级驱动搜索 | NVIDIA 选择自己合适的型号，开始下载 （2）下载对应的cuda版本 CUDA的下载地址：https://developer.nvidia.com...下载后我是放在我自己创建的pytorch环境中LIB中site-package中，然后在Terminal中写入下面的代码 pip install D:\anaconda\Anaconda\envs\pytorch
最后，我们介绍了一种新的开发环境配置：Jupyter + Tensorflow + Nvidia GPU + Docker + Google Compute Engine。...这一部分，我们编译了一篇新的深度学习开发环境配置：Jupyter + Tensorflow + Nvidia GPU + Docker + Google Compute Engine。...那数据科学的工具（如 Jupyter 和 GPU 等）嵌入 Docker 和 Kubernets 会更有效吗？也许这样更节约时间和内存，我前面已经用过了其他版本，但现在的环境配置是比较优秀的。...创建一个 GCE 实例 ? 首先，创建防火墙规则，将 Jupyter（8888）和 Tensorboard（6006）添加到白名单中。...然后创建一个 GCE 实例，对于该案例： 使用的系统为 Ubuntu 16.04 LTS 分配 50GB 的启动盘 至少需要一个 K80 GPU 将 jupyter 和 tensorboard添加到你创建的防火墙规则中
旧服务器操作步骤 首先在【旧服务器】进入下需要备份的SVN库的目录下，比如我要备份的是【svngnqy】，那就输入代码： cd /www/svndata/svngnqy 进到目录后运行： svnadmin...输入代码： scp -v root@旧服务器的IP地址:/www/svndata/svngnqy/svngnqy.dump /www/svndata/svngnqy 因为我们之前已经备份完成，现在需要在远程服务器下载到新服务器上...在【新服务器】再次进入SVN库的所在目录，如下图，第一次没有在目录下进行的，所以出错，这里说下这个SVN库是前期准备工作建立的，如果没有建立需要先按照正常的顺序新建SVN库，名称可以跟旧服务器相同，以免弄错...到现在已经完成了备份和迁移的【80%】，剩余的【20%】就简单了，刚刚不是说参考【宝塔linux面板搭建SVN控制系统的图文教程】到新建库吗，接下来就是设置访问权限等操作了，教程有，不过有个简单的办法，...，如图： 同步完成之后我们只需要在本地【看好是本地的.svn文件夹，别再去删除服务器的】文件目录下删除【.svn】文件，然后将【旧服务器】IP地址更换成【新服务器】IP地址，然后【检出】即可，会提示什么非空
可组合性是 Web 的非常强大的一项能力，你可以轻而易举的加载来自不同来源的资源来增强网页的功能，例如：font、image、video 等等。...跨域隔离 为了能够使用这些强大的功能，并且保证我们的网站资源更加安全，我们需要为浏览器创建一个跨域隔离环境。 ?...CORS: Cross Origin Resource Sharing：跨源资源共享 CORB: Cross Origin Read Blocking：跨源读取阻止 我们可以通过 COOP、COEP 来创建隔离环境...通过将 COOP 设置为 Cross-Origin-Opener-Policy: same-origin，将把从该网站打开的其他不同源的窗口隔离在不同的浏览器 Context Group，这样就创建的资源的隔离环境...例如，如果带有 COOP 的网站打开一个新的跨域弹出页面，则其 window.opener 属性将为 null 。
环境非常有用，它能让你为某个项目单独建立一个运行时，而不会与现有的环境产生冲突。此外，当你需要将项目迁移到其他机器的时候，可以将整个环境迁移过去，彻底解决移植的难题。...建立环境 先看如下命令 conda create -n env_name package_names 上面的命令中，env_name 是设置环境的名称（-n 是指该命令后面的env_name是你要创建环境的名称...），package_names 是你要安装在创建环境中的包名称。...例如创建环境名称为py3，并安装最新版本的Python3，那么在终端中输入 conda create -n py3 python=3 列出环境 conda env list 你会看到环境的列表，而且你当前所在环境的旁边会有一个星号...4 加分篇 重命名环境 conda create --name newname --clone oldname #克隆环境conda remove --name oldname --all #彻底删除旧环境
你希望安装器添加Anaconda安装路径在.bash_profile文件中吗？ 建议输入“yes”。...conda进行更新: 图片Anaconda新建环境conda create -n env_name，其中 -n env_name 指定了环境的名字： 图片切换到创建好的环境：图片环境相关的命令创建虚拟环境...Anaconda环境复制很多时候，我们新建一个项目，或者一个项目的新版本，都基于之前项目使用的虚拟环境创建，所以需要进行环境的复制操作。...本地环境复制conda create -n 新环境名 --clone 旧环境名conda create -n BBB --clone AAA非本地环境复制首先激活环境: conda activate xxx...PyCharm工程建立：使用conda打开一个工程的时候，如果你的本地已经安装好了Anaconda，就会看到conda选项：图片选择以后，PyCharm会为这个新的工程，创建一个全新的虚拟环境，环境名称就是工程名称
项目场景： 在pycharm中新建项目，如果需要新建python环境时的全部操作 问题描述： 显示所有的python解释器：conda info -e anaconda已经安装好了，创建新的python...环境：conda create –name python37 python=3.7 #创建一个名字为python37，版本是python3.7的新环境，conda会自动安装3.7的最新版本；...如果选择Virtualenv，在第二个箭头的地方会在文件创建的位置自动生成一个文件夹venv，可以使一个Python程序拥有独立的库library和解释器interpreter，而不用与其他Python...程序共享统一个library和interpreter程序间，避免了不同Python程序间的互相影响，独立的使用一个Python解释器，不会与本地解释器产生影响。...New environment using如果选择conda，可以使用anaconda中创建的虚拟环境，有点类似于本地python解释器的配置： ---- 显示所有环境： conda env
创建项目时使用anaconda虚拟环境的编译器 导入外部项目后指定anaconda虚拟环境的编译器 虚拟环境的概念 可以参考docker容器，功能就相当于在你电脑中搭了一个只有单个python的虚拟机...纯净python也有创建虚拟环境的功能，但是anaconda的好处是可以指定python版本，而纯净python的虚拟环境依赖python安装时的环境。...应用 在实际项目开发中，建议每个项目单独为其创建一个虚拟环境，如果某个项目的编译器出现问题，删除虚拟环境即可 指令 打开prompt 1、创建虚拟环境 conda create --name [环境的名称...--name [环境名称] --all 5、重命名环境 conda create --name [新的环境名称] --clone [旧的环境名称] conda remove --name [旧的环境名称...中指定anaconda的虚拟环境 以下操作以windows为例，linux的anaconda和windows稍稍有些不同 创建项目时使用anaconda虚拟环境的编译器 1、在创建新项目时选择Previously
虚拟环境的一些管理命令 列出所有已有的虚拟环境 conda env list conda info -e 创建一个新的虚拟环境 conda create -n （虚拟环境名） python=（python...的版本） 激活虚拟环境 conda activate （虚拟环境名） 退出虚拟环境 conda deactivate (虚拟环境名) 克隆一个虚拟环境 conda create -n （新虚拟环境名）...--clone （旧虚拟环境名） 删除虚拟环境 conda remove –name （虚拟环境名） –all 虚拟环境中包的管理命令 查看已有的包 conda list ☕安装虚拟环境的特定包 conda...yes 这里出现warning是因为我已经装过了 创建虚拟环境 # 创建的时候，python的版本号输入自己的，我这里是3.8 conda create -n python_test1 python...=3.8 然后等一会，会有一个选项（y/n），选择y就好（图忘记截了） 选择y之后，出现这个页面就代表创建完成了 [在这里插入图片描述] 激活虚拟环境 # 这里需要注意的是，python_test1,是我创建的虚拟环境的名字
# -i 是指清除掉构建好的index，清除掉之后才会从新的频道下载软件包 conda clean -i # 也可以把所有的缓存都清除掉 conda clean -a 创建小环境 # 创建名为rna...的软件环境来安装转录组学分析的生物信息学软件 conda create -y -n rna python=3.7 # 创建小环境成功，并成功安装python3版本 # 每建立一个小环境，安装一个python...=3的软件作为依赖 # 查看当前conda环境 conda info -e conda env list # 每次运行前，激活创建的小环境rna conda activate rna # 退出小环境...env create -n R4 -f R4.yaml 或者试试导入下面这个新的配置文件： 从钉钉群里下载RNA.env.txt conda create --name RNA --file RNA.env.txt...create -n 新环境名 -clone 旧环境名 查找软件：conda search 软件名 查找软件常用的链接： https://anaconda.org/ 引用自生信技能树课程
还记得上面小编说不要关闭的命令窗口吗？...操作一，输入以下以下命令，创建一个名字为TF，python版本为3.6.5的虚拟环境： conda create -n TF_test python=3.6.5 输入yes进行虚拟环境安装， 安装成功之后...，输入下面的命令查看当前存在的虚拟环境，是否包含刚才操作额 conda env list #查看当前存在的虚拟环境 如上图所示，我们的虚拟环境已经创建成功了，激活我们创建的虚拟环境，进行深度学习框架的安装...，输入命令： conda activate TF_test # 激活TF_test虚拟环境 确保箭头2是我们想要的名字，即表示激活，此处有问题：如果我们不激活刚才创建的环境，或者说为啥要激活刚才的环境...版本对应cudnn,我们既不择新，也不厌旧，所以我们选择cudnn7.6.4就好： conda install cudnn==7.6.4 安装成功如上图，接下来安装tensorflow-gpu1.13.0
• sed -i ‘/defaults/d’ ~/.condarc 创建独立小环境 给新人的建议：不要往base环境里安装任何软件包 “蛇”(anaconda)就应该关在“笼子”(小环境)里 conda...create -n rna 创建名为rna的conda小环境 -n： 指定环境名称 conda activate rna 启动rna这个conda小环境 conda deactivate 退出rna这个...conda小环境 conda env list 或 conda info --env 列出已存在的小环境 创建环境: conda create -n rna 创建环境时可以预先指定环境的依赖版本: conda...create -n py2 python=2.7 创建成功最后会出现 3 个 done 删除已创建的小环境及安装的包 conda remove -n rna --all 如何重命名一个小环境呢？...先克隆一个新的，再删除掉旧的 conda create -n Python2 conda create -n py2 --clone Python2 conda remove -n Python2 -
另外值得一提的是，conda 并不仅仅管理Python的工具包，它也能安装非python的包。比如在新版的 Anaconda 中就可以安装R语言的集成开发环境 Rstudio。...虚拟环境管理： 在conda中可以建立多个虚拟环境，用于隔离不同项目所需的不同版本的工具包，以防止版本上的冲突。...创建自己的虚拟环境 conda create -n yourname python=3.6/2.7(版本自己选择) 2....克隆一个本地的环境 conda create -n 新环境名称 --clone 旧环境名称 8....查询包的具体信息 conda search nameofpackage 不仅可以搜索到对应的包，还可以查看相关的依赖 11.删除一个环境 conda env remove -n env_name 二
今天我将深入探讨MXNet深度学习框架的安装过程。本文将详细介绍不同方式下的安装步骤，以及在安装过程中可能遇到的常见问题及其解决方案，助你在本地顺利搭建MXNet开发环境。...创建虚拟环境首先创建一个Python 3.x的conda虚拟环境：bashconda create -n mxnet_env python=3.xconda activate mxnet_env1.2.2...使用conda安装MXNet安装CPU版MXNet：bashconda install -c conda-forge mxnet安装GPU版MXNet（需已安装CUDA和CuDNN）：bashconda...依赖冲突：检查现有环境中的依赖版本，可能需要创建新的虚拟环境或调整现有环境的依赖。GPU支持问题CUDA/CuDNN版本不匹配：确保安装的MXNet版本与系统上的CUDA/CuDNN版本兼容。...NVIDIA驱动过旧：升级NVIDIA驱动至推荐版本。CUDA环境变量未设置：确保$PATH、$LD_LIBRARY_PATH包含CUDA相关的路径。
5万人关注的大数据成神之路，不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，真的不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，确定真的不来了解一下吗？...这时，一款新的产品应运而生——它就是“Apache Pulsar”！ ? 2013 年雅虎创建了 Pulsar，并于 2016 年把 Pulsar 捐给了 Apache 基金会。...当需要通过更改分区大小以获得更多的存储空间时，会与消息索引产生冲突，打乱消息顺序。因此，如果用户需要保证消息的顺序，Kafka 就变得非常棘手了。...当然，在生产环境中，架构师和工程师有办法解决上述问题；但是在平台/解决方案或站点可靠性上，这是个让人头疼的问题，这并不像在代码中修复逻辑，然后将打包的二进制文件部署到生产环境中那么简单。...由于不需要清除旧数据，你可以把这些组织好的 Pulsar 主题用作“数据湖（Data Lake）”，这个用户场景还是很有价值的。当然，需要的时候，你也可以通过设置，清除 Pulsar 中的旧数据。
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