Anaconda专为数据科学和机器学习工作流程而设计,是一个开源包管理器,环境管理器,以及Python和R编程语言的分发。它通常用于大规模数据处理,科学计算和预测分析。
Anaconda是最受欢迎的python数据科学和机器学习平台,用于大规模数据处理,预测分析和科学计算。Anaconda发行版附带了1,000多个数据包,conda命令行工具和Anaconda Navigator的桌面图形用户界面。
Anaconda是专为数据科学和机器学习工作流程而设计的,是一个开源包管理器,环境管理器,以及负责Python和R编程语言的分发。
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。 因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大(约 531 MB),如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含conda和 Python)。
本文最先发布在:https://www.itcoder.tech/posts/how-to-install-anaconda-on-ubuntu-20-04/
这几天,我花了一些时间,装系统,装软件,进行系统设置,搭建了一套令我比较满意的深度学习环境。下面就介绍一下我的深度学习软件配置。
Ubuntu下载、配置、运行Anaconda Ubuntu环境下下载、配置、运行Anaconda,环境变量配置等 文章目录 Ubuntu下载、配置、运行Anaconda 下载anaconda 在文件目录打开终端 下载 添加环境变量 启动Anaconda Anaconda常用命令 下载anaconda 📷 在文件目录打开终端 📷 下载 sh Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh 📷 默认安装在/home/master/anaconda3目录下 添加环境变量 sudo
本篇概览 本篇记录了自己在Ubuntu 16.04.7 LTS系统上搭建TensorFlow2开发环境的过程,用于将来重装时的参考 硬件是2018年购买的惠普暗隐精灵3代,显卡GTX1060,已经安装了Ubuntu16 LTS桌面版 执行本篇操作前需要安装Nvidia的驱动,详情请参考《Ubuntu16安装Nvidia驱动(GTX1060显卡)》 查看驱动信息,如下图,可见CUDA版本是10.1 📷 版本匹配 去tensorflow官网查看版本匹配关系,地址:https://tensorflow.googl
本节详细说明一下深度学习环境配置,Ubuntu 16.04 + Nvidia GTX 1080 + Python 3.6 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.1 + TensorFlow 1.6。 Python 3.6 首先安装 Python 3.6,这里使用 Anaconda 3 来安装,下载地址:https://www.anaconda.com/download/#linux,点击 Download 按钮下载即可,这里下载的是 Anaconda 3-5.1 版本,如果下载速度过慢可以选择使用清华
下载 Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh (Ubuntu18.04的对应的Anaconda版本):
这篇说一下 Linux 下配置一个 Python 的 jupyter Notebook并可以外网访问进行开发的方法,这样就可以随时轻松的使用 jupyter Notebook进行pythob的开发学习,十分方便。
趁着周末,把家里的旧电脑装成ubuntu系统了,今天安装一下Anaconda3和VSCode,记录一下。
增强采样(Enhanced Sampling)是一种在分子动力学模拟中常用的技术,其作用是帮助我们更加快速的在时间轴上找到尽可能多的体系结构及其对应的能量。比如一个氢气的燃烧反应,在中间过程中会产生众多的反应产物,但是我们光从结果来看的话,就是从
2:运行下载好的Anaconda,执行命令:bash XXXXXXXXX(就是Anaconda文件的名字)
我是在ubuntu中,自带的有python2,python3有安装了anaconda套件,所以python的版本很多,曾经想删除过不用的python. 先执行 sudo apt remove python* 在想安装anaconda,结果悲剧了,xorg没有了,结果只能cmd玩耍了,一气之下重装ubuntu18系统了 dflx@dflx:~$ ps -t tty1 PID TTY TIME CMD 1889 tty1 00:00:00 gdm-x-session 1891
需求如标题,需要将Flask项目部署至远程服务器中的Docker容器内,并实现远程访问。本文将从零开始进行操作。
1. 登录 NVIDIA 驱动下载 或打开链接 http://www.nvidia.com/Download/Find.aspx 。
PyCharm 社区版(Free)对初学者来说功能已经够用了,下载安装即可,不需要Licences与破解操作,后面有需要用到专业版的功能时,在重新下载专业版,购买Licences(或破解)也不迟。
Anaconda是一个开源包管理器,环境管理器,以及Python和R编程语言的发行版。它专为数据科学和机器学习工作流程而设计,通常用于大规模数据处理,科学计算和预测分析。
更新提醒:本文已过期,PyTorch1.5正式版已在2020年4月21发布,Windows下安装最新的PyTorch1.5请移步本人另一篇博客:Windows下安装PyTorch1.5。
三维可视化是一项在工业领域中非常重要的技术,而Python中最热门的可视化工具matplotlib和plotly,更加倾向于在数据领域的可视化,用于展现数据的结果。类似的还有百度的pyechart也相对美观,但是这些毕竟都是在数据层面的可视化,对于工业领域,比如一个地形,一个三维的期间等等,用这些工具来做可视化效果非常的不佳,因此我找到了pyvista这个工具,简单摸索了一下给大家做个引荐。
具体情况是:安装了 torch-geometric 和 torch-sparse(官网安装说明:PyG Documentation — pytorch_geometric documentation)后,导入 torch-sparse 时却报错。
硬件环境: 自己的笔记本电脑 CPU:i5-4210M GPU:NVIDIA Geforce 940M
当然这也是我自己出现的错误,具体解决办法如下: Debian/Ubuntu系统,需要执行以下命令:
当系统环境配置完成之后就可以开始安装生物软件了。生物软件安装有多种方式,可以直接使用源代码编译,也可以直接下载安装编译好的版本。当前还有 bioconda 方便管理生物软件。如果以上方式都很难安装成功软件,还可以使用 docker 的方法。如果是 ubuntu 系统,还可以直接使用 apt 命令安装生物软件。
上次一次尝试 AI 作画,还是在 6 月份,详情可见 《AI 作画初体验》。那个时候使用的是 Google 开发的 DD (Disco Diffusion) 系统,使用的版本为 V5.0。DD 作画的确令人惊艳,但没想到,不到两个月的时间,SD (Stable Diffusion) 斜里杀出,一下子抢了 DD 的风头。之前研究 DD 作画入魔的和菜头,也转头倒向了 SD。下面是他的作品:
首先下载anaconda3镜像,清华大学开源软件镜像站下载地址: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下拉到最低端选择Linux,选择最新版(32/64位)下载。
包括当下非常流行的 AI 库,如:PyTorch、transformers、TensorFlow 等包括当下非常流行的 AI 库,如 PyTorch、transformers、TensorFlow 等,以及科学计算库,如 Numpy、Pandas、Scikit 等,还可以使用图形界面库,如 PyQt、wxPython 等。
0.导语1.Caffe源码编译1.0 NVIDIA与Anaconda31.1 GCC与G++降级1.2 cuda 9.01.3 cuDNN1.4 caffe-gpu源码编译1.5 python库安装1.6 编译1.7 环境变量1.8 导包测试2.caffe-cifar10测试2.1 获取数据集2.2 转换数据集格式2.3 训练及测试3.Caffe-C3D3.1 下载及配置3.2 安装库与编译4.C3D-cifar10测试4.1 获取数据集4.2 转换数据集格式4.3 训练及测试
可以明显看出, 不同 pip 版本 会安装对应 各自python版本 的 numpy 库 ,并把库文件安放到 各自python版本 对应的 packages文件夹 下。
Anaconda是一个开源的Python发行版本,包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项,可以用于包管理器和环境管理。比如A项目中用了Python2,而B项目使用Python3,而同时安装两个Python版本可能会造成许多混乱和错误,这是使用Anaconda就可以为不同的项目建立不同的运行环境。
Ubuntu 安装完 Anaconda 后不能使用 conda(找不到命令),未配置 Anaconda 环境变量。
平台: win10(版本1709) CPU:i5-7400 显卡:1060 6G 内容:8G
UVCDAT(Ultra-scale Visualization Climate Data Analysis Tools)是美国能源部DOE开发的一种超大规模可视化气候数据分析工具的系统架构,旨在解决气候模式中海量数据的处理、分析以及可视化的问题。其在处理CMIP3/5数据中发挥了很大的作用,为相应的科学报告提供了可靠地支撑。其提供了可视化交互式操作界面也同时具备Python调用接口的方式来使用。目前,UVCDAT已经可以支持全平台了,其中Windows主要还是依赖于内嵌的Linux操作系统(有别于虚拟机和双系统,通常称之为WSL,Windows Subsystem for Linux,推荐为Ubuntu)相比于几年前,UVCDAT的安装改进了很多,功能也越来越通用完备。
本文介绍了XGBoost在Windows 10和Ubuntu系统上的安装方法,包括通过pip安装和通过编译安装。同时,还针对可能遇到的问题提供了解决方案。
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。
(1)GPU加速型实例安装NVIDIA GPU驱动及CUDA工具包:https://support.huaweicloud.com/usermanual-ecs/zh-cn_topic_0149470468.html#ZH-CN_TOPIC_0149470468__section1034245773916
安装tensorflow-gpu,需特别注意tensorflow-gpu、Python、CUDA、cuDNN版本的适配信息,版本不适配会导致tensorflow-gpu安装失败,该安装教程选择的软件版本信息为:ubuntu18.04 + Anaconda3.5.3.1 + Python3.6.12 + tensorflow-gpu2.2.0 + CUDA10.1 + cuDNN7.6.5
ubuntu系统默认就有python2和python3环境,但是我们不采用系统的环境。
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需要的有两个部分:opencv 和opencv_contrib 这两个部分选择相同的版本,opencv_contrib是opencv的扩充.
Amber是一个在分子动力学中非常常用的一个软件,可以用于进行分子动力学模拟计算,可以与一些软件配合进行增强采样。这里我们简单介绍一下如何使用Amber去计算一个分子构象的单点势能值,及其对应的能量分量。
Python在气象与海洋领域的应用愈发广泛,特别是其拥有众多的第三方库避免了重复造轮子,使得开发速度较快。但是官方提供的Python仅包含了核心的模块和库,为了完成其他任务,所需的第三方模块和库需要另行安装,这个过程往往较为繁琐。
在经历了第一次做·RNA-seq的摸爬滚打之后,我大概对RNA-seq的流程和要使用的软件有了一些了解,并知道了它们的用法,于是便做了第二次的RNA-seq,然后想做一个总结笔记 1.原始数据下载软件Aspera Aspera用于下载sra原始数据 将Aspera connect安装在Linux上 代码如下
1, 许多新学员不知道开始学Python需要安装什么,需要准备什么,特地写下这篇文档给一脸懵逼的新同学们作为指导文档。
发现很多诸如Detectron2的开源项目官方仅提供Liunx系统的安装方式,于是愤而将工作机系统换成了Ubuntu20.04,下面记录一些常用软件的安装方式,以便再次换机时能快速迁移,后续装新的软件会持续更新。
数据处理是一个当下非常热门的研究方向,通过对于大型实际场景中的数据进行建模,可以用于预测下一阶段可能出现的情况。比如我们有过去的2002年-2018年的黄金价格的数据:
OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library,是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
專 欄 ❈ 段晓晨,Python中文社区专栏作者。写过一点爬虫,写过几篇文章。能力虽有限,会尽量把想说的东西讲清楚。 知乎ID:段小草 知乎专栏:小段同学的杂记, https://zhuanlan.zhihu.com/666666❈—— 说起Python入门第一步,很多人会说是Hello World。殊不知挡在众多小白同学面前的一座大山便是安装Python。安装Python有什么难的,可要真从2.x和3.x之争说起,夹杂着诸如Windows下如何安装lxml库,如何管理Python 2.x和Python
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