平常工作中你的电脑通常不是网络上唯一的计算机,如果你在工作环境中,情况尤其如此。当我们想要将数据从一台机器传输到另一台机器时,有时连接一个U盘并手动复制它们可能更容易。但在大多数情况下,如果你使用同一网络上的机器,则传输数据的方式是通过网络文件共享来的更方便些。
很多学习python的初学者甚至学了有一段时间的人接触到anaconda或者其他虚拟环境工具时觉得无从下手, 其主要原因就是不明白这些工具究竟有什么用, 是用来做什么的, 为什么要这么做, 比如笔者一开始也是不明白为啥除了python之外我还需要这么一个东西, 他和python到底有啥联系和区别, 为啥能用来管理python.
虚拟环境是在计算机中创建的一种隔离的、独立的工作区域。它主要用于在一个计算机系统中同时管理多个项目,每个项目都有自己独立的运行环境和依赖项。
现在无法直接用pip search,需要先安装pip_search: pip install pip_search。 使用pip_search搜索可用的包版本: pip_search requests
Conda是广为熟知的包管理器和虚拟环境管理器。最近我在Github上找到一个项目花费了3天时间在服务器A上,配好了环境并跑通了模型,但由于服务器A短时间我用不了,于是自己就在另一台服务器上配环境,无奈配了一天也还是没配好,索性就上网了解到了 Conda 环境迁移的几种方式,结果就是 工作效率火箭式的上升,开心到飞起鸭。
系统:Windows 10 语言版本:Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64 编辑器:JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 Python:3.6.4
今天在Win10上遇到一个很诡异的问题,使用python3的virtualenv创建虚拟环境失败,报错如下:
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/47008981
Python简单易用,功能强大,应用领域广泛,遍及人工智能、科学计算、机器学习、网络爬虫、大数据及云计算等。
1. PIL库是python里官方的图像处理库,全名为python image library。
rsync 命令的一些优点和特点 它可以高效地将文件复制到远程系统或从远程系统同步文件。 支持复制链接、设备、所有者、组和权限。 它比scp 更快因为rsync使用远程更新协议,该协议允许仅传输两组文件之间的差异。第一次,它将文件或目录的全部内容从源复制到目标,但从下一次开始,它只将更改的块和字节复制到目标。 rsync使用压缩和解压缩方法,同时在两端发送和接收数据,因此占用的带宽利用率较低。 rsync 命令的基本语法 # rsync options source destination 与 rsync
这里我选了CUDA Toolkit10.5的版本,至于选择哪个版本,个人认为应该没多大差别,一般就是看这个版本是否要求GPU的计算能力是多少以上。
https://spark.apache.org/docs/3.1.2/index.html
mysql -u root -p < myems_billing_baseline_db.sql
VMware是一款虚拟化软件,可以在一台计算机上运行多个操作系统,并且能够独立地在不同的虚拟机之间进行切换。本文旨在介绍VMware软件的背景和概述,并详细讨论该软件的主要功能和使用方法,最后通过实例对VMware在实际应用中的作用进行阐述。
TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个包含各种工具、库和社区资源的全面灵活生态系统,可以让研究人员推动机器学习领域的先进技术的发展,并让开发者轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。
为了解决上面的问题,更好地管理Python库,让其扬长避短,就必须使用环境管理工具,例如本文介绍的Anaconda。
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。
Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的 Python 程序就感觉像是在读英语段落一样,尽管这个英语段落的语法要求非常严格。 Python最大的优点之一是具有伪代码的本质,它使我们在开发 Python 程序时,专注的是解决问题,而不是搞明白语言本身。
在这种情况下,还能直接从 Python 官网下载安装其他版本的 Python 吗?
📷 许多软件都会使用一些库和独立维护的软件包。对于开发者而言,这是一件好事,因为这种做法有利于代码复用,而且他们 可专注于创建新的功能,而无需重复造轮。然而,这种做法也会付出一定的代价。如果某个程序的
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:
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
计算机本身很棒,原因有很多,但是大多数计算机在相互连接时才真正开始运行。无论是发送电子邮件,流式传输电视节目,还是与世界另一端的人玩游戏,计算机都必须与他人链接才能执行此操作。要做到这一点,计算机必须知道如何与网络上的其他计算机进行通信。这就是TCP / IP的用武之地。
为了进行网络通信,通信双方必须遵守通信协议.目前最广泛使用的是TCP/IP协议,它是Internet中各方所遵循的公共协议.TCP(Transport Control Protocol)是一种传输控制协议,IP(Internet Protocol)是一种网际协议,TCP/IP代表这两个协议的。 TCP/IP分为四个层次:
本文主要介绍人工智能、机器学习和深度学习的区别,以及软硬件环境的搭建,包括Tensorflow1.x和Tensorflow2.x在同一台机器上如何共存。在后续的文章中将深入讲解用Tensorflow2.x训练各种模型,以及利用模型完成相关的工作。
设计一个分布式系统并不是那么简单和直接。为了得到理想的系统,需要克服许多挑战。分布式系统面临的主要挑战如下:
前几期,小E同学学习了CPU的超分配和内存的超分配,并且得到了方老师的肯定,链接在此:
使用 Linux,你只需要在键盘上输入命令,就可以巧妙地使用计算机(甚至这台计算机可以在世界上任何地方),这正是 Linux 最吸引人的特性之一。有了 OpenSSH,POSIX 用户就可以在有权限连接的计算机上打开安全外壳协议,然后远程使用。这对于许多 Linux 用户来说可能不过是日常任务,但从没操作过的人可能就会感到很困惑。本文介绍了如何配置两台计算机的 安全外壳协议(secure shell)(简称 SSH)连接,以及如何在没有密码的情况下安全地从一台计算机连接到另一台计算机。
本文教你如何使用 Tensor Flow,Keras,Tensor RT,以及OpenCV来为计算机视觉和深度学习安置你的英伟达Jetson Nano。
使用此实用列表可参考 Premiere Pro 的键盘快捷键,甚至可打印键盘快捷键的 PDF。您也可以使用可视键盘布局自定义快捷键以及向命令分配多个快捷键。
目标检测在计算机视觉领域中具有重要意义,yolov5(You Only Look One-level)是目标检测算法中的一种代表性方法,以其高效性和准确性备受关注,并且在各种目标检测任务中都表现出卓越的性能。本文介绍了如何配置yolov5的运行环境、如何进行数据标注、如何通过yolov5训练数据集实现图片的目标检测。
imazing 2.16.9官网Mac/Windows下载电脑版是款针对苹果设备所打造的管理工具。iMazing为用户提供多种设备管理功能,每一位用户都能以自己的形式管理苹果设备。iMazing与苹果设备连接后,用户就可以轻松传输文件,浏览保存信息等。
目前考虑进入梦寐以求的 机器学习、人工智能 等领域的学习,因此安装主流的机器学习框架 Tensorflow 迫在眉睫。
“如何将Python脚本转换为.exe文件?” 每个python开发人员在想与外部共享他们开发的python应用程序时都会问这个问题。在此,我们将详细介绍如何使用python模块(即pyinstaller)将python程序转换为可执行文件。
相信很多IT从业者程序员都或多或少的存在一些强迫症属性,可能的表现包括:对软件安装的位置选择、代码编写的变量命名规范、文件归档分类等,有时候不能按照自己的预期进行配置总会暗自不爽——我个人是有这种感觉的。
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。
我以官方文档为主线,开始对TensorFlow的学习。这期间会把我的理解进行持续的输出,作为《TensorFlow从0到1》系列。它不会止于翻译和笔记、语言和工具,而是坚持通过启发性的方式,循序渐进的构建理解,搭建一个坚实可靠的、连接“零基础”与“机器学习”领域之间的缓坡道,或许能帮你起步。 更期待一起探索的学习者都能开辟出自己的路,仅把这里作为一个参照。 除了TensorFlow文档之外,我还会参考(持续增加中): Neural Networks and Deep Learning(中译版),Michea
结合我录制的视频操作学习,效果最佳。其中最后一个项目的完整代码放到文章最后,希望帮助到你
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。
最近写一个小脚本,源代码200多行,引入了 openpyxl、requests库,写完打包exe之后居然有64MB的大小,真是奇了葩了。网上查找各位大神的做法,自己又动手填了N个坑之后,总算找到缩小exe文件的方法了,这种方法必须使用到pipenv,详细记录如下:
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
接上期内容:网络安全定义和安全威胁(https://blog.csdn.net/qq_46939030/article/details/119025274 )
在目前网络十分普及的情况下,几乎所有的计算机用户都遇到过病毒的侵袭,以致影响学习、生活和工作。所以,即使是一个普通的用户,学会病毒的防治,也具有很重要的价值。
使python环境拥有独立的包,避免污染原本的python环境。为不同的项目创建不同的环境可以避免安装的库过于庞大和相互干扰。
环境的配置是基于Anaconda的,没有下载的小伙伴可以自行下载,附一个anaconda下载教程怎么安装Anaconda3[2]
本文讲解如何使用Python虚拟环境(venv)和Jupyter Notebook,介绍它们是什么、为什么、何时以及如何使用它们。
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