新手在刚刚开始数据科学的学习时会遇到很多问题，而往往最简单的问题也最容易犯错。其中，搭建一个好的工作空间将让你避免很多不必要的麻烦。关于这个问题，荷兰数据分析师 Christiaan Dollen 近日发表了一篇博文，在文中他分享了用 Visual Studio（VS）和 python 设置自己的数据科学工作区的经验，AI 开发者将全文编辑如下：
在使用Anaconda进行Python开发时，有时会遇到以下错误消息：Cannot open D:\Program Files\Anaconda3\Scripts\pip-script.py。这个错误消息通常与pip相关的操作有关，当我们尝试在命令行中执行pip命令时出现的。 这篇博客将详细讲解这个错误消息的原因，并提供解决方法。
在scikit-learn基础上系统结合数学和编程的角度学习了机器学习后(我的github:https://github.com/wwcom614/machine-learning)，意犹未尽，打算再借势学习下深度学习TensorFlow。无奈安装之后遇到了这个问题，耽误了几个小时才得以解决。
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。
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。
在项目测试阶段，每次测试的App发版后，发版信息都会发布到蒲公英上，又由于项目的人员组织架构，无法在App构建完成后拿到发版信息，只能通过访问蒲公英上去查询，并且也不知道是何时发版。
Open3D是一个开源库，支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的，并且是为并行化而设置的。
2.安装 # 安装 jupyterthemes pip install jupyterthemes # 升级到最新版本 pip install --upgrade jupyterthemes 安装成功后，输入： jt -l #查看当前可用主题 更换主题： jt -r 相应的主题 -T -N #例如我选择的主题是：chesterish #则输入： jt -t chesterish -T -N #这里表示选择了chesterish这个主题，同时打开顶部的工具栏（Toolbar），显示笔记本的名字（Name） 恢复原来的主题： jt -r 2.使用主题时出错的解决方法 安装jupyterthemes后jt -l成功显示支持主题列表，再键入jt -t +主题名后，出现如下错误： nicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0x8b in position 41271: illegal multibyte sequence 解决办法：
当我们在使用Python科学计算库NumPy时，有时可能会遇到错误信息：**"cannot import name 'multiarray'"**。本文将为您详细介绍这个错误的原因，并提供解决方法，以确保您的代码正常运行。
今天，我们发布了 Qt 5.13，我为每个人都投入的所有工作感到自豪。与往常一样，我们的版本带有新功能，更新，错误修复和改进。对于Qt 5.13，我们也一直专注于我们的工具，使得设计，开发和部署Qt的软件对设计人员和开发人员都更有效。让我们来看看Qt 5.13的一些亮点以及工具方面的一些更新。
在本机开发完程序后，需要把程序移植到服务器之类的目标机上运行，或者分发给其余同事，经常会遇到第三方库管理，或者是不同项目之间用到的第三方库版本不一致，例如有时候需要tensorflow 1版本，有的时候希望用最新的2.3版本，这样导致了运行环境的管理复杂度，对于第三方库管理推荐通过Anaconda来解决这个痛点，通过不同的env解决环境配置问题。
补充知识：TypeError: LoadLibrary() argument 1 must be str, not None
HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，由大快搜索主导并完全开源，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。在Python中一种是直接调用hanlp的接口pyhanlp.还有就是导入其基于Java的原始配置文件。
最近在学习Qt开发上位机，想实现一个检查更新的功能，网上搜索了一大圈，发现实现过程都很复杂，关键是代码看不懂，所以就自己开发一种简单的方式来实现。实现效果如下：
就在几天前，geopandas释放了其最新正式版本0.9.0，作为一次比较大的版本更新，geopandas为我们带来了一系列新特性，今天的文章我们就来一起看看有哪些主要的功能变化吧~
这两天同学在问我pytorch的安装，因为自己的已经安装好了，但是好像又有点遗忘，之前也是花了很大的功夫才弄明白，所以整理的比较详细。
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/47008981
Anaconda 安装包可以到清华 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载可选择之前的版本。或者https://www.anaconda.com/download/#linux官网下载地址，最新版本。 不添加镜像，或者添加清华镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/好处是下载快（其实我感觉差不多速度）自行选择。清华镜像添加是执行下面几句 conda config --
今天，安装conda因为默认安装时，环境变量选择的是on，然后我不小心点了过去，于是 开始，一个小时的安装记。。。。。 写一遍文章，记录一下，防止自己不再掉坑 先说一下conda吧 Conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖关系，并在它们之间轻松切换。 下面是conda的一些基本命令： 升级 conda update conda conda update anaconda conda update anaconda-navigator //update最新版本的anaconda-navigator 卸载 计算机控制面板->程序与应用->卸载 //windows rm -rf anaconda //ubuntu 最后，建议清理下.bashrc中的Anaconda路径。 conda环境使用基本命令： conda update -n base conda //update最新版本的conda conda create -n xxxx python=3.5 //创建python3.5的xxxx虚拟环境 conda activate xxxx //开启xxxx环境 conda deactivate //关闭环境 conda env list //显示所有的虚拟环境
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。
除了用心之外，每天不重复的甜言蜜语必然是少不了的。虽然语文老师上学的时候也教了一些东西，但是日子长了必然“江郎才尽”。
Python易用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题，有不少发行版的Python，比如WinPython、Anaconda等，这些发行版将python和许多常用的package打包，方便pythoners直接使用，此外，还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。
方案1. 可以直接从官网https://www.anaconda.com/distribution/，默认下载最新版本，19年3月27日为python3.7.1版本 方案2. 清华镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/，速度快很多，找到对应版本即可
我很高兴地宣布ASP.NET Core 2.2现在作为.NET Core 2.2的一部分提供！
不同的操作系统都是直接的在官网中下载安装包进行下载，选择你最经常使用的Python版本进行安装，下载完之后，尽量的按照anaconda默认的行为安装，现在的版本不会将bin目录加入到环境变量path中去。
conda的核心功能包括environments和packages的管理，在之前的文章中介绍了environments的管理技巧，本文来看下packages的管理方式。
不论是哪种Kafka，本质上都基于core Apache Kafka 那就来说说Apache Kafka版本号的问题
这几天一直在折腾faceswap，安装过程中发现各种神奇的bug。首先第一个就是github无法正常访问的问题，clone代码的时候各种提示服务器连接超时。可以修改hosts文件添加以下内容：
如果不了解各个版本之间的差异和功能变化，怎么能够准确地评判某Kafka版本是不是满足你的业务需求呢？
本文介绍在Anaconda环境中，下载并配置Python中机器学习、深度学习常用的新版tensorflow库的方法。
在 2021 年 4 月 27 日的 InfoQ 直播中，我探讨了为什么应该考虑升级到 Java 16 或 Java 17（一旦发布），并就如何完成升级提供了一些实用的建议。
本文为翻译，原文地址：https://blogs.msdn.microsoft.com/webdev/2018/12/04/asp-net-core-2-2-available-today/
最近在学人工智能与大数据管理，环境是python+tensorflow。但配置有些麻烦，记录一下。其实主要分为两个部分，配置tnsorflow和在pycharm中使用tensorflow。
Cloudera于2019年1月29日发布CDSW1.5，因为恰逢过年，所以Fayson没第一时间翻译。1.5的主要更新是C6中终于可以使用CDSW了，另外HDP2.6.5和HDP3.1中也可以使用CDSW。
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和相关的配套工具。里面的环境是分离开的，需要用到什么环境可以进行切换，如同虚拟机一样。包管理与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。Anaconda则是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等，所以也称为Python的一种发行版。
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conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统。
系统可能会显示已安装的 Python 版本是 Python 2.7.9。在这种情况下，表明你已经安装了 Python 2。如果版本号以 3 开头，则表明你已经安装了 Python 3！请勿再次安装 Python！
最近，当我尝试在我的电脑上运行一个需要GPU支持的应用程序时，我遇到了一个错误信息："The NVIDIA driver on your system is too old (found version 9010). Please update your GPU driver"。这意味着我的电脑上安装的NVIDIA驱动程序版本太旧，无法满足应用程序的要求。这篇博客将介绍如何解决这个问题，并升级GPU驱动程序。
最初 Kafka 是在 Apache 许可下进行开发的，但后来 Confluent 对其进行了分支改造并提供了一个更为强大的版本。实际上，Confluent 使用自身的平台提供了最为完整体系的 Kafka 发行版。同时，为了获得更为广阔的市场份额， Confluent 平台基于额外的社区组织和商业功能不断优化改进 Kafka，这些功能旨在大规模增强运营商和开发人员在生产中的流媒体体验。
经过两个 Beta 版本迭代，近日，MQTT 5.0 客户端工具 MQTT X 正式发布了 1.9.1 稳定版本。
Ubuntu操作系统的最新长期支持（LTS）版本Ubuntu 18.04（Bionic Beaver）于2018年4月26日发布。本教程将讲解如何将16.04或更高版本的Ubuntu系统升级到Ubuntu 18.04。
1、Anaconda简介2、Anaconda安装(Linux和Windows)3、Conda的包管理与环境管理
本文详细介绍如何开始深度学习，首先在Windows 10上配置适合它的环境。要安装的框架是Keras API，后端为TensorFlow的GPU版本。
anaconda # 创建一个名为python34的环境，指定Python版本是3.4（不用管是3.4.x，conda会为我们自动寻找3.4.x中的最新版本） conda create --name python34 python=3.4 # 安装好后，使用activate激活某个环境 activate python34 # for Windows source activate python34 # for Linux & Mac # 激活后，会发现terminal输入的地方多了python34的字样
在Pytorch-1.0即将到来之际，再来简单说说Pytorch最新版本的源码安装。
一种是readme.txt自修改后还没有被放到暂存区，现在，撤销修改就回到和版本库一模一样的状态；
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