最近使用Python做一个小工具,但在使用pyinstaller打包成可执行程序后在Win7无法运行,提示缺少api-ms-win-core-path-l1-1-0.dll。
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今天网上复制了一个代码,其中有个 import numpy as np,运行时提示需要安装 numpy 库,然后我按照网上的方法,按顺序点击 File –> Settings –> Project: pythonProject –> Python Interpreter ,然后找到 + 那里准备添加库,如下:
剪切板攻击,这个攻击其实就是当你在网页上或者其它地方复制了其中的消息或者文本,触发了复制的事件,根据这个事件来对剪切板的内容进行修改,而且这个剪切板的攻击,也是有条件的,比如Windows上得需要在 cmd 命令窗口执行,Linux系统终端执行,才会触发的,粘贴到记事本上是不会触发的,所以不要在不良网站上复制什么东西后在命令窗口执行,要在记事本之类的软件上看看复制的内容是否符合你要的内容以及是否对你的系统有危险行为
也可以把对应的输入python改成python3.9这里就可以不适用py -3.9
作者配置为台式3060ti,环境为cuda11.4,cudnn8.2,pytorch1.9,python3.9
之前写过一帖《macOS M1如何配置机器学习环境》,是基于python3.8版本配置的tensorflow,最近实验过程中发现些问题没办法解决,无奈之下卸载了重装,结果随便捣鼓一下,整个假期就快没了
经过了大半年的运作,ChatGPT热点仍旧高涨。同时也衍生出纷繁复杂的各类大语言模型,也有不少预训练模型开源可操作,本次介绍的Multi-modal GPT可以和GPT4一样,允许接受图片,此外还能部署在本机。让我们获得一套自己的GPT模型,不用再排队、付费了。
在 Python 的生态系统中,如果仅有官方认定的标准库,还不能说它是一个开放系统。开放系统的重要特征是每个开发者都有权编辑和发布模块(或包),人人能够为这个系统增砖添瓦。因此就有了标准库之外的模块(或包),统称为“第三方包”。
敢一个时髦,我也来玩一下TTS,因为有一个想法,自己打的文字可以用自己的声音读出来,找到一个开源项目,就开始搞起来试试,安装环境还是挺多坑的。
Python 虚拟环境主要是为不同 Python 项目创建一个隔离的环境,每个项目都可以拥有独立的依赖包环境,而项目间的依赖包互不影响
本文基于DeepSpeedExamples仓库中给出的Megatron相关例子探索一下训练GPT2模型的流程。主要包含3个部分,第一个部分是基于原始的Megatron如何训练GPT2模型,第二个部分是如何结合DeepSpeed的特性进行训练Megatron GPT2,由于篇幅原因这篇文章只写了第一部分,主要是非常细致的记录了跑起来Megatron GPT2训练流程碰到的一些问题和如何解决的。本文主要以 https://github.com/microsoft/DeepSpeedExamples/tree/bdf8e59aede8c8e0577e8d4d557298ca8515268f 这里的codebase展开写作。
本篇文章将分享如何通过 Docker 来在本地快速运行 Hugging Face 上的有趣模型。用比原项目更少的代码,和更短的时间成本将模型跑起来。
本文是对这句话的一个扩展。作为一个 Python 打包工具的开发者,非常痛恨 Debian 系统,所以我在回复 laixintao 时说道: Python 打包系统的混乱,Debian 系统是要居大功的。其实不止 Debian 是如此,下面开始吐槽,非常不严谨,吐槽完我就跑。
自然语言处理(NLP)是指我们可以使用软件来理解口语或书面文本中的自然语言的方式。
提要:py编译安装成功,hass安装成功,但安装好hass后使用hass命令启动失败,重启后无法进入系统 编译安装Python3.9 更新系统 # 刷新软件包目录 sudo apt update # 执行更新 sudo apt upgrade 安装依赖 本轮测试版可以跳过,eMMC附带的系统已经装好了依赖。 后续正式版不确定,最好装一遍。 sudo apt install gcc sudo apt install build-essential zlib1g-dev libncurses5-dev lib
在我装上Pycharm后,Pycharm自动使用Anaconda提供的环境,虽然Anaconda的包很全,但还是有缺少的包,当我使用pip命令安装需要的包时,确自动安装到了python3.9的安装目录下,而且命令行运行python时只运行python3.9 而不是Anaconda里面的python.exe。 最终我终于找到了让Pycharm运行python3.9而不是Anaconda的python3.7 方法。只需点击File,点击Settings,然后如下图
前言 操作系统:Ubuntu 22.04 ARM64 1. 安装openconnect-sso 先安装anaconda或者miniconda,然后运行如下命令 conda install -c conda-forge openconnect-sso 2. 解决openssl的bug 安装好后照理来说直接运行下面的命令就可以了 openconnect-sso --log-level DEBUG -s ngvpn30.vpn.nvidia.com -g SAML -u username@nvidia.com
前言 一、安装python运行环境 1.官网https://www.python.org下载安装包.exe 2.安装python 二、python模块下载 1.配置pip环境变量 2.下载python模块 二、python模块下载 三、第一个python脚本运行 四、相关命令 总结
分子动力学模拟(Molecule Dynamics Simulation,MD),本质上是一门采样技术。通过配置力场参数、拓扑结构和积分器,对一个给定的体系不断的采样,最终得到一系列的轨迹。那么得到分子动力学模拟的轨迹之后,如何使用后分析工具进行轨迹分析,也是一项很重要的工作。目前来说,基于Python的开源工具MDAnalysis(简称mda)是一个比较常用的MD后分析工具。本文主要介绍基于MindSponge分子动力学模拟框架生成了相应的轨迹之后,如何使用MDAnalysis工具进行分析。
在CentOS中使用yum安装python3时,总是安装不到需要的版本,在一些特定的环境下又需要特定版本的Python。然而网上的各种教程又良莠不齐(在此特别diss某某DN),故本篇将详细整理一遍在CentOS7上编译安装Python3的过程。
版本:3.9.1 日期:2021.1.1 作者:Lukasz Langa python3.9发布于2020.10.5,这里做与python3.8的比较
由于Python的版本过多,且不同版本之间差异性较大。同时又因系统底层需要调用当前版本Python,所以不能随意变更当前系统Python版本。因此,在多版本共存的情况下,Python多环境管理工具非常重要,常见Python多环境管理工具有Pyenv和Virtualenv。
打开安装包,在第一个界面选择 custom installation 自定义安装,并且勾选上位置在中下面的
在一个模块中,您可以使用__name__变量来检查该模块是被导入还是被直接执行。如果一个模块是被导入的,它的__name__变量将是模块名。如果一个模块是被直接执行的,它的__name__变量将是'main'。
DragGAN 是一款全新的人工智能应用程序,可以通过在图像上拖动来轻松调整照片和艺术作品。
当Python的新版本问世时,许多人担心向后兼容性问题和其他问题。但是如果你喜欢Python,你一定会对新更新中发布的特性感到兴奋。
虽然现在Python编程语言十分的火爆,但是实际上非要用一门语言去完成所有的任务,并不是说不可以,而是不合适。在一些特定的、对于性能要求比较高的场景,还是需要用到传统的C++来进行编程的。但是C++的一个缺点是比较难找到很好的轮子,这也是很多人专用Python的一个重要原因。这篇文章我们要介绍的是一个比较特殊的场景——用C++的代码去调用Python函数中实现的一些功能。这样的话,如果代码的主体还是用C++完成的,而部分功能为了简便,引入一些Python中已经封装好的函数,这样就可以很好的结合两种语言各自的特点。而另一种工作方式:通过Python来调用一些C++或者Fortran中实现的高性能函数,可以参考这一篇博客。这两种不同的使用方法各有优劣,但是如果以Python为主导,就很难避开GIL的问题,这里我们就不过多的展开。
包下载,必须下,别想着直接pip解决,不可能 网盘里面有【3.7x与3.9两个版本】的dlib安装包 链接:https://pan.baidu.com/s/1hL9TtwK5TuYcn1ntfjMDHg 提取码:1111 前置环境: python3.7版本安装 pip3 install cmake pip3 install boost pip3 install dlib-19.17.99-cp37-cp37m-win_amd64.whl python3.9版本安装 pip3 insta
2.3、解决 执行ipython时 ModuleNotFoundError: No module named ‘CommandNotFound’ 报错
服务器为linux的centos系统具体7还是8我不太清楚,全程为没有网络环境,所以环境全部需要离线安装.这里不我建议使用Anaconda虚拟环境进行安装,因为是离线环境.最好是能够准备一台有网络的centos虚拟机进行安装包的下载,方便环境一致这样项目部署后环境一般不会出现问题.
win11系统,anaconda环境,python3.9版本。一个项目需要给pycharm安装dlib库,python packages能看到pypi仓库有dlib,安装一直失败,具体报错内容就不贴了,密密麻麻一堆。
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:
Caffe框架下载地址:https://github.com/BVLC/caffe
Evolutionary history and pan-genome dynamics of strawberry (Fragaria spp.)
目标:在Linux环境下,基于VCU118板卡恢复出100G corundum NIC。
你可以使用Ubuntu自带的Python3,不过你不能自由的控制版本,还要单独安装pip3,如果你想升级pip3,还会出现一些让人不愉快的使用问题。而在CentOS系统中,默认只有Python2,通过yum安装Python3,也同样面临版本落后以及pip3的问题。如果不自己编译安装,还有什么别的方法来一直保持使用最新的版本呢?!除非你用Win系统。
最新可能是受conda update conda的影响,发现使用conda涉及Python的操作时一直出现问题, 报错:
OCR 的全称是 Optical Character Recognition,即光学字符识别,通俗点讲就是文字识别。在办公领域,最常用的就是识别图片上的文字,比如识别图片中的发票信息、合同信息、Excel 或者 Word 截图,比如说你对着喜欢的几页书拍了照,想把里面的文字抠出来怎么办?
首先安装python环境,推荐Anaconda+jupyter,而不是Pycharm
在之前的文章中,我们聊过了一些和 Faiss 相关的事情,包括如何将数据转换为向量、如何挑选索引类型、如何简单加速向量检索性能、以及如何实现简单的语义搜索功能。也曾提到会聊聊更多实际场景中向量数据库的用法,揭开所谓大厂里的核心服务的神秘面纱,比如:实现简单的搜索引擎、推荐系统、风控系统等等。
Python 是增长最快的主要通用编程语言。其原因有很多,例如其可读性和灵活性、易于学习和使用、可靠性和效率。
Python3.9对应的文件和链接最好删除干净;无法确认的文件和链接就上网搜一下 可以参考本文下方小伙伴的评论中列出来的文件
关于多进程库的改进,Python 3.9 向 multiprocessing.SimpleQueue 类添加了新方法 close()。 此方法可以显式地关闭队列。这将确保队列关闭并且停留时间不会比预期长。值得注意的是,一旦关闭队列,就不能调用 get()、put() 和 empty() 方法。
Git Bash Here和RStudio软件的问题解决 0、 写在前面 1、Git软件在任务栏图标空白 2、RStudio软件 2.1 警告信息InormalizePath(path.expand(path),winslash,mustWork) 2.2 incomplete final line found by readTableHeader on报错 3、总结 4、参考 ---- 📷 ---- 0、 写在前面 Windows版本:Windows10 Git版本:2.36.0.windows.1 R
Bluffy是一款功能强大的反病毒产品静态安全测试工具,该工具可以将Shellcode转换为各种看似真实的数据格式,以实现反病毒产品的绕过,从而测试反病毒产品的安全性能。
Python3操作MongoDB数据库 0. 写在前面 1. 安装开源驱动库pymongo 2. 参考 ---- 📷 ---- 0. 写在前面 Linux:Ubuntu Kylin 16.04 MongoDB:MongoDB3.2.7 Python:Anaconda With Python3.7 1. 安装开源驱动库pymongo ❝pymongo驱动程序可以直接连接MongoDB数据库 ❞ zhangsan@node01:~$ conda create -n py39 python = 3.9 zhan
这是一个关于mindspore-gl的官方介绍,其定位非常接近于dgl,而且从文章(参考链接3)中的数据来看,mindspore-gl的运算效率还要高于dgl。
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