首先安装python环境,推荐Anaconda+jupyter,而不是Pycharm
Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2大概意思是安装的tensorflow版本不支持cpu的AVX2编译 可能是因为安装时使用的pip install tensorflow ,这样默认会下载X86_64的SIMD版本。 查找解决办法后,有以下两种办法:
Tensorflow是谷歌开源的深度学习框架,分为两个版本,GPU和CPU,主要的区别在于计算速度,GPU版本要比CPU计算速度更快,适用于处理大量复杂的数据,但需要计算机配置独立NVIDIA显卡。CPU版本没有显卡要求,安装更简单,合适新手小白和学生党,下面介绍CPU版本Tensorflow的详细安装步骤 系统环境:Windows10
由于实验需要使用 Python3.6 以上版本,于是决定卸载 Python3.5。
上面命令为安装最新的版本,为了能够应对各种不同硬件条件,常需要手动输入命令安装特定版本,可参考如下代码
使用python密钥指定python版本。当我们更新Python构建映像时,别名3.6会指向不同的确切版本或补丁级别。
Django是由Python编写的Web框架,依赖Python环境,所以需要提前安装好Python环境。建议安装最新版本的Python3,Python 下载地址:https://www.python.org/downloads/
Django 是由 Python 编写的一个开源 Web 应用框架,Python + Django 是快速开发、设计、部署网站的最佳组合。
首先,本人在配置上花了好久的时间,踩了很多坑,为了方便大家,在这里说明一下在windows 10系统上,是如何配置tensorflow的环境的。
终端中生成Django项目,执行命令:django-admin startproject DjangoProject
安装 dlib 库的时候需要用到 CMake 进行本地编译,而Cmake又是基于Visual Studio运行的,我在装这个库的时候,各种找不到教程,就想着分享一下自己的经验。
Django是一个开放源代码的Web应用框架,由Python写成。采用了MTV的框架模式,从这一节开始,我们逐步讲解django的基础知识。
停止使用 Python3.7 吧,虽然不太影响,但风险自担。因为即便是巨头微软,也决定要逐步放弃对 Python3.X 的官方支持。
Django是当前最出色基于Python的Web应用开发平台之一,本文对其进行简要介绍并创建一个空的Django工程。 前后端 Web开发的目的可以说是为用户提供一个可以获取信息或交互的服务场景,这其中涉及到几个重要的模块:显示模块、业务处理模块和数据存储模块。 image.png 大框架就是用户向服务器提出服务请求,服务器接收请求从数据库中提取数据,送入处理模块处理后得到用户需要的内容,再经过显示模块将内容展现在用户面前。 这个过程中,当前把数据处理、业务处理的部分称为后端,向用户展示内容与设计和
————————————————————————————————————————————————————————-
wget https://nodejs.org/dist/v10.16.0/node-v10.16.0-linux-x64.tar.xz
前言 windows10 的环境,python3.8环境,使用celery 5.x 的版本,发现任务接收了,但是一直没执行,无返回结果。 早期的celery 3.x版本是可以支持windows 平台的,但是跟python3.8 不兼容了。 环境描述 以下是celery 官方文档上对版本的要求 Celery 5.2 版运行于 Python❨3.7、3.8、3.9、3.10❩ PyPy3.7、3.8 ❨7.3.7❩ Celery 4.x 是支持 Python 2.7 的最后一个版本, Celery 5.x 需要
编程中,我们经常会遇到“并发”这个概念,目的是让软件能充分利用硬件资源,提高性能。并发的方式有多种,多线程,多进程,异步IO等。多线程和多进程更多应用于CPU密集型的场景,比如科学计算的时间都耗费在CPU上,利用多核CPU来分担计算任务。多线程和多进程之间的场景切换和通讯代价很高,不适合IO密集型的场景(关于多线程和多进程的特点已经超出本文讨论的范畴,有兴趣的同学可以自行搜索深入理解)。而异步IO就是非常适合IO密集型的场景,比如网络爬虫和Web服务。
emmm,关于字节码混淆,最早碰到还是在校赛的时候,当时一脸懵逼,什么情况,怎么 uncompyle6 不能反编译 pyc 了,不过之后也就不了了之了,今天特地写此博文纪念 DASCTF Oct X 吉林工师魔法赛 中的一道 RE 题 —— 魔法叠加,出题人是真的阴间💩
说明:如果只是为了入门学习TensorFlow框架,个人觉得,没必要上来就整GPU版本(主要是那个太复杂,安装真让人劝退 ),所以本文记录的是直接在pycharm里安装tensorflow,并运行demo。
本文是《Python开发实战案例之网络爬虫》的第四部分:7000本电子书下载网络爬虫-源码框架剖析。配套视频课程详见网易云课堂
表格里是我收集的AMD和Intel各个主流的CPU参数、跑分和价格对比。 表中跑分数据来自:https://www.cpubenchmark.net/ 价格来自淘宝的散片价格,部分搜不到散片的是盒装价
本文记录在Linux服务器更换Nvidia驱动的流程。 需求 Linux 服务器上的 1080Ti 显卡驱动为387, CUDA 9,比较老旧,需要更换成可以运行pytorch 1.6的环境。 确定当前显卡型号\操作系统版本\目标环境 查看显卡信息,确定自己的显卡型号: $ nvidia-smi 或 $ lspci | grep -i vga 输出的设备信息并不是我们熟悉的型号,比如我的输出为: 02:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corpo
这个话题已经在 Hacker News 上引发了热烈的讨论(评论 400+),感兴趣的读者可以去围观或参与一下。
Nuitka is a Python compiler written in Python. It's fully compatible with Python 2.6, 2.7, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, and 3.8. You feed it your Python app, it does a lot of clever things, and spits out an executable or extension module.
如果本机安装了python2,尽量不要管他,使用python3运行python脚本就好,因为可能有程序依赖目前的python2环境,比如yum!!!!! 不要动现有的python2环境!
在未安装好pygame模块时,我们在使用pygame开发游戏就回发生Error: ModuleNotFoundError: No module named ‘pygame’
PyTorch简介 在2017年1月18日,facebook下的Torch7团队宣布PyTorch开源后就引来了剧烈的反响。PyTorch 是 Torch 在 Python 上的衍生版本。Torch 是一个使用 Lua 语言的神经网络库, Torch 很好用, 但是 Lua 流行度不够, 所以facebook开发团队将 Lua 的 Torch 移植到了更流行的语言 Python 上,推出了PyTorch 。
许多生物信息学数据都存储在文本文件中, 每行一条记录,列之间用逗号(csv文件)或 tab 键(表格文件)隔开。
node-gyp是用Node.js编写的跨平台命令行工具,用于为Node.js编译本机插件。它包含gyp-next项目的供应商副本,该副本以前由Chromium团队使用,已扩展用来支持Node.js本机插件的开发。
下载URL指定的网络文件,支持断点续传。代码支持Python 3.5/3.6/3.7/3.8以及更新的版本。
很多人在学习了基本的Python语言知识后,就转入应用阶段了,后期很少对语言本身的新变化、新内容进行跟踪学习和知识更新,甚至连已经发布了好几年的Python3.6的新特性都缺乏了解。
在上一篇文章中,我们提到了 aiohttp 官方文档中的默认写法速度与 requests 单线程请求没有什么区别,需要通过使用asyncio.wait来加速 aiohttp 的请求。今天我们来探讨一下这背后的原因。
一、Django与Python版本对应关系 📷 二、安装过程 进入黑屏终端 📷 输入命令命令 pip3 install django==2.2.3 📷 支持python解释器的版本为 3.5、3.6、3.7 检查是否安装成功: >>> impo
刚接触正则表达式,我也曾被它们天书似的符号组合给吓住,但经过一段时间的深入学习,发现它并没有想象中那么可怕,只要多实践,多理解,也是可以轻松搞定的。 而且我发现带着问题去学习,求知欲会驱使着你往前走,不知不觉就懂了。 下面就是我在学习中提出的几个问题,在后面会依次进行讨论。由于正则表达式涉及到的内容确实非常多,分成两篇来阐述。
Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性。可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类。
Django 是一个开放源代码的 Web 应用框架,由 Python 编写。采用了 MTV 的框架模式,即模型 M,模板 T 和视图 V。当然,网上也有人说 Django 采用了 MVC 的软件设计模式,即模型 M,视图 V 和控制器 C。由于我也是刚开始接触 Python Web,不好给大家解释其中的区别,给大家推荐一篇文章:
Python官方中文文档地址: https://docs.python.org/zh-cn/
Python 3.7 正式发布!这个新的Python版本自2016年9月开始开发,现在我们所有人都可以享受核心开发人员辛勤工作的成果。
DRF框架是建立在Django框架基础之上,由Tom Christie大牛二次开发的开源项目。有了DRF之后,实际上大大提高了开发速度。DRF提供了构建Web API 的强大而又灵活的工具,包括序列化器,认证,权限,分页,过滤和限流。
前面的文章已经介绍了在Windows上安装Python2和Python3了,现在介绍Linux系统上的安装。Ubuntu16.04上默认安装了Python2.7和Python3.5,Redhat和CentOS上默认安装了Python2.7,注意,不管我们是否要使用默认安装的版本,都不要卸载默认的Python. Ubuntu, Redhat,CentOS的使用占了Linux系统发行版中的大部分,在这些系统上使用Python开发可以直接用默认安装的版本,但是有时候我们需要指定版本,如Redhat中没有Python3,使用Django框架最新LTS版Django2.2需要Python3.6以上版本等.在默认的版本不满足我们的需要时,就需要我们自己安装了,所以这篇文章就是介绍在Ubuntu16.04上安装Python3.7.3的步骤,其他版本的安装步骤类似。
从今往后,不论是版本新变化,入门教程,语法讲解,Python模块安装指南……各种各样的手册,都可以直接看中文了。
存在意义 是matplotlib的扩展封装 简单使用 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline /Users/bennyrhys/opt/anaconda3/lib/python3.7/importlib/_bootstrap.py:219: RuntimeWarning: numpy.ufunc size changed,
Centos7下已自动安装Python2.7.5,but现在经常会出现Python2和Python3兼容使用的情况,所以我现在记录下安装过程。 上一篇文章我写过Centos6.5下升级Python2.7的操作Centos下升级Python 本次操作与上一篇有所相识,但更为简易,下面请跟我一起操作
如果出现 找不到wget命令,输入yum -y install wget,安装其依赖将会被安装
仅使用 NumPy,下载数据,归一化,使用 seaborn 展示数据分布。 下载数据 import numpy as np url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data' wid = np.genfromtxt(url, delimiter=',', dtype='float', usecols=[1]) 仅提取 iris 数据集的第二列 usecols = [1] 展示数据 array([3
作者:matrix 被围观: 4,430 次 发布时间:2019-07-15 分类:零零星星 | 无评论 »
本文将介绍一个目前十分流行,且用于众多Python项目中依赖管理和打包的工具,包含基本的安装与使用。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云