Anaconda介绍 Anaconda是python加强的一个全家桶套件,是目前最简单的方式来使用python进行机器学习和数据分析,它包含了250多个最流行的python科学计算包,并支持多种系统如windows,linux,mac,此外Anaconda最棒的一个特性就是使用conda来致力于简化包的管理和部署与pip命令的功能类似但更加强大。 Anaconda下载 Anaconda截止到目前最新的版本是基于Python3.6的Anaconda3 5.1.0,并分别提供了支持Python3.x和Pyhon
本文介绍win7和win10系统下通过Anaconda配置基于python语言的机器视觉编程环境(博主测试了两个系统下的安装基本相同),主要内容包括:
什么是Anaconda anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。它是一个用python开发机器学习的必备工具。 什么是tensorflow 大名鼎鼎,相信不知道tensorflow的人应该不是很多,目前github上最火的项目之一。 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorF
本文介绍在Anaconda中,为一个具有老版本Python的虚拟环境更新Spyder软件版本的多种方法。
1.检查conda版本 在Windows的cmd下输入 conda --version 如图:
笔者之前在学习TensorFlow,也在自己的笔记本上完成了安装,在PyCharm中进行学习。但是最近为了使用python的科学计算环境,我把之前的环境卸载了,并用Anaconda重新安装了TensorFlow,由于自己的笔记本已经很旧了,显卡不行,所以这里介绍一下cpu版本的安装方法和自己遇到的一些坑,截图甚多。
随后在cmd处通过import tensorflow,查看本机的CUDA以及cuDNN的适机版本:
本文介绍在Anaconda中,为Python的虚拟环境安装第三方库与Spyder等配套软件的方法。
配置深度学习主机与环境(TensorFlow+1080Ti): 01 概念介绍 Anaconda Anaconda(https://www.continuum.io/why-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
近日,有哈工大学生表示收到了正版软件取消激活的通知,而在与 MATLAB 开发公司 MathWorks 交涉之后,被告知由于美国政府实体名单的原因,相关授权已被中止。目前,哈尔滨工业大学、哈尔滨工程大学的老师和学生们都无法使用 MATLAB。
安装的时候一路 next 就行了,如果想避免获取管理员权限和手动添加环境变量的麻烦,以下两个地方可以分别选择 Just Me 和 Add Anaconda to my PATH environment variable。
一、首先第一步我去了解了Python开发环境:Python(程序运行基础的解释器)+第三方类库(功能扩展)+编辑器(提高代码编辑效率)
使用KNN算法进行图像分类实验,最后算法评价的准确率(Precision)、召回率(Recall)和F值(F1-score)如图所示,其中平均准确率为0.64,平均召回率为0.55,平均F值为0.50,其结果不是非常理想。那么,如果采用CNN卷积神经网络进行分类,通过不断学习细节是否能提高准确度呢?
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 If you have followed my blog you may have noticed that a lot of focus have been put on how to learn programming (particularly in Python). I have also written about Integrated Development Environments (IDEs). IDEs may, in fact, be ver
本文介绍了Anaconda这款Python发行版的安装与使用。Anaconda是一个包含大量Python科学计算包和工具的发行版,适用于数据科学、机器学习和人工智能等领域。文章首先介绍了Anaconda的基本信息,然后详细说明了如何下载和安装Anaconda,最后演示了如何使用Anaconda的包管理器、交互式环境和工具来创建和运行Python脚本。
我将详细讲述在学Python初期的各种手忙脚乱的问题的解决,通过这些步骤的操作,让你的注意力集中在Python的语法上以及后面利用Python所解决的项目问题上。而我自己作为小白,很不幸的没有错过任何的坑,都跳了进去,所以在这里写下经验贴,一方面希望能给后来的学者能够高效的避开这些坑,另一方面也算是自己的总结与警告。
本文介绍在Linux Ubuntu操作系统的电脑中,安装Anaconda环境与Python语言的方法。
很多时候,我们大部分人都处于普通人这个身份,而无论是那个行业,都有一定的行规,也正是这些行规,让我们更容易处于劣势。为什么呢?行规本来就是搞垮我们这种普通人的,所以,很多时候如果有正确的想法那就去做的吧,别让长成大人的你被各种框框架架约束。
1.File-Setting-Keymap,搜索并将Run File in Python Console快捷键设置为F5
在上篇关于Anaconda的文章中我们成功安装了Anaconda,安装成功后打开开始菜单找到Anaconda3(64-bit),展开后是这样的;
(二)掌握Windows下Anaconda的简单使用,包括IDLE、Jupyter Notebook、Spyder工具的使用。
Spyder是一个强大的科学环境是用Python编写编辑器,由科学家,工程师和数据分析师所设计。它具有一个综合开发工具的高级编辑、分析、调试和概要分析功能与科学包的数据探索、交互执行、深度检查和漂亮的可视化功能的独特组合。此外,Spyder还内置集成了许多流行的科学软件包,包括NumPy、SciPy、Pandas、IPython、QtConsole、Matplotlib、Sympy等等。
1. 登录 NVIDIA 驱动下载 或打开链接 http://www.nvidia.com/Download/Find.aspx 。
虽然说,我认为IDLE是世界上最美的Python开发环境,但是确实略显简陋,对Python内功(代码编写和调试)要求也高,并且每个扩展库都需要自己安装和配置,所以更多初学者和资深Python爱好者更偏向于使用Anaconda3、PyCharm或其他开发环境,而在众多Python开发环境中,Anaconda3因为集成安装大量扩展库,得到了很多Python学习者和开发人员尤其是科研人员的喜爱。为此,本文简单介绍Anaconda3开发环境的使用。 本文以Windows操作系统为例。首先打开网址https://ww
很多人按照我之前的Python安装教程可以成功,但是方法之下必定有BUG,所以还有一部分人(电脑)无法配置成功,有没有一个软件可以自带一系列常用的安装包!!! 在此,小编整理一个通俗易懂、只需要你NEXT、NEXT、NEXT.然后FINISH.的方法,安装Python.更重要的是,你的所有安装包的过程,都会变得很简单并且,有很多常用的库已经是装好了的!!! 1、你要下载一个anaconda.的启动安装包 下载地址如下: https://www.continuum.io/downloads
世界上最好的 Python 编辑器或 IDE 是什么?炫酷的界面、流畅的体验,我们投 PyCharm 一票,那么你呢?本文介绍了 PyCharm、Jupyter Notebook 和 Spyder 在内的 5 种主流 Python IDE,每一种都各有优缺点。不过结合经验教训,不论是纯文本编辑器还是集成开发环境,总有一款是你的最爱,那么快在文末为你最爱的 IDE 投上一票吧。
来源:Python程序员 ID:pythonbuluo 使用IDLE或者Python Shell来编写Python是非常适合于简单程序的,但是这些工具往往将大型的编程项目变成一个个充满绝望和沮丧的“坑”。使用一款集成开发环境甚至是一款好的专用的代码编辑器会让编程充满乐趣,但是如何选择呢? 各位看官,不要畏惧,我们将在这里为您解释和揭开无数可供选择的神秘面纱。虽然我们无法决定哪一款最适合于你和你的项目,但是我们会阐明每一款的优缺点,帮助您作出最明智的决定。 为了浅显易懂,我们将我们的工具清单分为两部分,一部
使用IDLE或者Python Shell来编写Python是非常适合于简单程序的,但是这些工具往往将大型的编程项目变成一个个充满绝望和沮丧的“坑”。使用一款集成开发环境甚至是一款好的专用的代码编辑器会让编程充满乐趣,但是如何选择呢?
使用火狐浏览器,访问https://repo.anaconda.com/archive/,选择合适版本进行下载。
Typing模块的改进、新版本的pickle协议、可反转字典、Python C API和CPython实现、多进程共享内存
选自 KDnuggets
Sublime Text是一款非常流行的代码编辑器,支持Python代码编辑,同时兼容所有平台,并且丰富的插件扩展了语法和编辑功能,迅捷小巧,具有良好的兼容性,很受编程人士的喜爱!
PyCharm是一种Python IDE,带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具,比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。
镜像网站:Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
工欲善其事必先利其器,估计大部分的pythoner都是从python IDE开始了python之路。有很多的python IDE工具可以用,但是要从中选出一个用着趁手的IDE却是一项艰巨的任务。
每年 GitHub 官方都会发布一份年度报告,以介绍过去一年 GitHub 的成长。在不久前,GitHub 官方也正式发布了该份报告。
上次说到要为大家来一期关于Anaconda和PyCharm的安装教程,这次为大家带来的是Anaconda的安装详解。关于Pycharm小编准备下次为大家演示,其实Anaconda蛮好用的,提供许多标准库,而Pycharm则没有。
本期,我们将一起学习如何从图像中提取出含有条形码的区域。下面的代码,我们将在Anaconda中采用Python 2.7 完成,当然OpenCV中的图像处理库也是必不可少的。
首先你运行之后最小化pycharm,看看是不是已经出来了,只是没有自己弹到最顶层。
在调试视觉代码时, 基本就是和多维数组打交道, 多维数组有很多的属性,打印起来比较麻烦。 boxx.loga 可以一次性展现出一个数组的大多数属性。
Spyder (前身是 Pydee) 是一个强大的交互式 Python 语言开发环境,提供高级的代码编辑、交互测试、调试等特性,支持包括 Windows、Linux 和 OS X 系统。
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。其中因为包含了大量的科学包。这样就不需要我们在使用某些包的时候再一个个安装啦!
刚开始学Python的时候,我用的是其自带的idle(安装Python后,在开始菜单里可以找到),后来发现在sublime中设置环境后也可以编辑Python,但是很多功能需要手动设置,之后又听说了pycharm很适合编辑Python代码。一直到到现在我依然觉得pycharm是最适合Python初学者的开发环境。
下载地址:https://www.python.org/ftp/python/3.6.3/python-3.6.3-amd64.exe
很多教程在介绍Python开发环境搭建的时候,总是要先安装Python、配置环境变量,然后再安装Python开发集成环境。看上去简单的几步工作,对于初学者来说着实不易。
之前的文章讲了有关anaconda的一些介绍和安装,第三方源也介绍了,本文介绍Anaconda安装python第三发库的各类方法
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