文章声明：此文基于木子实操撰写，本教程仅做为技术分享，请支持正版 生产环境：Proxmox 6.2-11, macOS Big Sur 问题关键字：macOS,macOS Big Sur,macOS Big Sur 虚拟机安装
问题关键字：macOS,macOS Big Sur,macOS Big Sur 虚拟机安装
即确定 CPU 是 Intel 的还是 Apple 自家的。两者在触发恢复时的热键不一致。
即在 EFI/OC/Drivers 下的 efi 文件，在选用必要的 efi 驱动前需要先了解每个 efi 驱动的作用。
参考教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/296250333 安装原理：通过机型欺骗解除macbook机型限制，让不被支持的老电脑也能安装macos11. 卡不卡？当然卡...，整体流畅度比macos10.15强很多，但也仅推荐作为尝鲜使用，作为生产力工具，18年之前的苹果设备一律推荐macos10.13，又流畅又冷静。
今天使用pycharm编译python程序时，由于要调用numpy包，但又未曾安装numpy，于是就根据pycharm的提示进行安装，最后竟然提示出错！！！
我个人在尝试在我的Linux和Windows机器上安装Python时曾遇到过各种各样的问题。一般在出问题之前安装总是很顺利。出了问题之后要么是兼容性问题，要么是关于某种依赖性缺失的问题。
一开始参考的黑果小兵的部落阁进行安装, 结果搞不定, 建议还是直接参考国外原版教程:
左侧是第三方软件的UI, 右侧是macOS自带的软件UI, 右侧的这个图标怎么说呢？
本周我们精选出社区问答进行整理汇总，各位开发者在使用PaddlePaddle过程中遇到技术难题，可以到PaddlePaddle公众号【常见问答】专栏（点击主菜单中”定制服务“后可见）上寻求解决方案，希望能帮助新用户在MacOS安装过程中解答疑惑。
相信很多web前端开发的小伙伴和我一样，在想到要开发桌面端应用的时候会第一时间想到用Electron来开发。它可以让我们使用熟悉的HTML+JS+CSS来开发桌面应用。只需要一套代码，你的应用就可以轻松的运行在Windows，macOS，Linux三大操作系统上。
这篇文章主要是记录自己动手安装Big Sur在过程，和心理。略显繁琐，请自行跳跃观看。
详细参考此文，https://zhuanlan.zhihu.com/p/108613520
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。
OpenCV-4.0.0已经放出来一阵日子了，很有新功能新特性值得尝试，由于MacOS上的brewhome包中编译好的OpenCV版本只有3.4.3，为了在MacOS上安装最新的OpenCV，只好走源码编译这条路了。
去 pypi（ opencv-python-headless · PyPI） 官网下载对应版本的 whl
在现代的软件开发实践中，依赖管理成为了一项非常重要的任务。它确保了我们可以在任何地方重建我们的开发环境，也使得我们能够轻松地跟踪和更新我们的项目所依赖的库。Python是世界上最受欢迎的编程语言之一，有着丰富的库和框架，这都得益于Python强大的包管理工具Pip。
根据你的操作系统（如Windows, macOS, Linux）选择合适的安装器版本。
最近尝试在m1的mac上安装tensorflow，网上的教程比较多，但是不管怎么折腾都会出现各种问题。安装github上apple分支的TensorFlow不管怎么折腾都提示下面的错误：
macos版本为bigsur 11系列； 宿主机cpu：AMD r5 5600h 虚拟机修改代码 smc.version = "0" cpuid.0.eax = "0000:0000:0000:0000:0000:0000:0000:1011" cpuid.0.ebx = "0111:0101:0110:1110:0110:0101:0100:0111" cpuid.0.ecx = "0110:1100:0110:0101:0111:0100:0110:1110" cpuid.0.edx = "0100:1
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，其使用，具有跨平台的特点，可以在Linux、macOS以及Windows系统中搭建环境并使用，其编写的代码在不同平台上运行时，几乎不需要做较大的改动，使用者无不受益于它的便捷性。
Python是一种多功能编程语言，可用于许多不同的编程项目。1991年首次出版，其名称灵感来自英国喜剧组织Monty Python，开发团队希望使Python成为一种有趣的语言。易于设置，并以相对简单的方式编写并立即反馈错误，Python是初学者和经验丰富的开发人员的绝佳选择。Python 3是该语言的最新版本，被认为是Python的未来。
Milvus：https://www.milvus-io.com/overview
在我们开始使用Python的时候，就注定了，我们解决问题的道路会伴随着Python的应用而变得十分便捷。
PlaidML是一种高级且可移植的张量编译器，用于在笔记本电脑，嵌入式设备或其他设备上进行深度学习，而这些笔记本计算机，嵌入式设备或其他设备未充分支持可用的计算硬件，比如Nvidia显卡。
大多数小伙伴在第一次接触 python 的时候都会被它强大的包所吸引，想要写一个网站可以使用 Django ，想要做数学运算就想到了 Numpy ，想做数据分析可以用 Pandas 等等
参考的地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/32925500
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。
从 Anaconda 官文网站 https://www.anaconda.com/download 下载操作系统对就的安装文件，选择 Python 3.7 版本。
（下面都是一些口水话，可以稍微了解一下，不必过于斟酌��） Anaconda是将Python和许多常用的package（Python开源包）打包直接来使用的Python发行版本，支持Windows、Linux和macOS系统，并有一个conda（开源包packages和虚拟环境environment的管理系统）强大的执行工具。 Anaconda的优点总结起来就八个字：省时省心、分析利器。 省时省心： Anaconda通过管理工具包、开发环境、Python版本，大大简化了你的工作流程。不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包，而且安装时能自动安装相应的依赖包，同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。 分析利器： 在 Anaconda 官网中是这么宣传自己的：适用于企业级大数据分析的Python工具。其包含了720多个数据科学相关的开源包，在数据可视化、机器学习、深度学习等多方面都有涉及。不仅可以做数据分析，甚至可以用在大数据和人工智能领域。
Python是一门跨平台的高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，具有简单，易上手的特性。
坊间有传MacOs系统不适合机器(ml)学习和深度(dl)学习，这是板上钉钉的刻板印象，就好像有人说女生不适合编程一样的离谱。现而今，无论是Pytorch框架的MPS模式，还是最新的Tensorflow2框架，都已经可以在M1/M2芯片的Mac系统中毫无桎梏地使用GPU显卡设备，本次我们来分享如何在苹果MacOS系统上安装和配置Tensorflow2框架（CPU/GPU）。
苹果为M1芯片的Mac提供了TensorFlow的支持，可以使用M1芯片进行硬件加速，以下是如何给使用M1芯片的macOS安装TensorFlow的环境。
在使用Python开发过程中，我们有时可能遇到一个常见的错误信息： Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5] 拒绝访问 这个错误通常出现在尝试使用pip安装或更新Python库时，特别是在Windows操作系统上。它表示当前用户没有足够的权限来安装或更新Python库。在本篇文章中，我们将讨论一些解决这个问题的方法。 ## 方法一：使用管理员权限运行 一个常见的原因是缺乏管理员权限。要解决这个问题，我们可以尝试使用管理员权限运行命令提示符或终端窗口。 在Windows操作系统上，可以按下Windows键，然后输入cmd，右键点击命令提示符，并选择“以管理员身份运行”。在macOS或Linux操作系统上，可以打开终端，并使用sudo命令来运行pip命令。 示例代码： ```markdowntitle: 解决Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5] 拒绝访问解决Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5] 拒绝访问
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Anaconda是一个python的科学计算发行版，其附带了一大批常用的数据科学包，不用再使用pip安装数据科学包，再也不用为各种数据科学包版本和依赖冲突发愁了，哈哈。
主要参考网址： 1、 http://www.jianshu.com/p/169403f7e40c 2、 http://blog.csdn.net/qq_29883591/article/details/52664478
由于人们用Python所做的事情不同，所以没有一个普适的Python及其插件包的安装方案。由于许多读者的Python科学计算环境都不能完全满足本系列的需要，所以接下来我将详细介绍各个操作系统上的安装方法。我推荐免费的Anaconda安装包。写作本系列时，Anaconda提供Python 2.7和3.6两个版本，以后可能发生变化。本系列使用的是Python 3.6，因此推荐选择Python 3.6或更高版本。
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
在认识 Anaconda 之前，先认识一下conda，Conda是在Windows、macOS和Linux上运行的开源软件包管理系统和环境管理系统。它可以快速安装、运行和更新软件包及其依赖项。那么既然都是用来安装包的，Conda和pip有啥区别呢？主要区别如下：
Conda是Python中用于管理包和虚拟环境的一大利器。 使用Conda可以非常便利的使用数据科学相关的包，Conda可以帮助我们创建虚拟环境，从而方便的应用于多个项目中。
一直想找一款在mac录屏的软件，直到今天才有了完美的解决方案，总所周知，mac上有自带的录屏软件（quicktime player），这款软件简单，但是因为其不能录制屏幕内部的声音而不被新手使用。而其他录屏软件大部分需要付款，大部分开源的也不能录制屏幕内部的声音。
无论安装以下哪种库，强烈建议在新环境下安装，之前在base环境下安装各种报错！！！如何在新环境下安装可参见我之前的总结或网上其他文章。
Linux离线编译编译Python需要gcc编译器编译，如果没有安装直接编译会出现以下错误
world 声码器的demo 安装要求 1. python3 2. pip3 install numpy pyworld librosa -i -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 3. os :ubuntu or macos 源代码 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # import import pyworld as pw import numpy as np import lib
你好，我是悦创。之前我在 CSDN 编写了一篇开发 Python 库的教程，有人加我提问到的一些问题，我来更新一下这篇文章：https://blog.csdn.net/qq_33254766/article/details/119874997
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