一、Ubuntu 搭建Python环境 这里以Ubuntu16.4为例，Ubuntu16.4上已经安装了Python2.7和Python3.5两个版本，在命令行输入python3，就会进入到Python3的环境中。如果读者需要将系统自带的3.5版本升级到教程使用的3.6版本请查看《Ubuntu16升级Python3》 二、Mac 搭建Python环境 这里以Mac OS 10.13为例，Mac OS 10.13上已经安装了Python2.7和Python3.5两个版本，在命令行输入python3，就会进入到Python3的环境中。如果读者需要将系统自带的3.5版本升级到教程使用的3.6版本请查看《Mac OS 10.13升级Python3》 三、小结 本小结简要讲解了python3在不同平台的安装，读者只需要快速浏览本小节的内容即可。
这里以Ubuntu16.4为例，Ubuntu16.4上已经安装了Python2.7和Python3.5两个版本，在命令行输入***python3***，就会进入到Python3的环境中。如果读者需要将系统自带的3.5版本升级到教程使用的3.6版本请查看《Ubuntu16升级Python3》
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、pycharm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。
前几天小编给大家分享了如何安装Ubuntu14.04系统，感兴趣的小伙伴可以戳这篇文章：手把手教你在VMware虚拟机中安装Ubuntu14.04系统。今天小编给大家分享一下在Ubuntu14.04系统中如何安装Python3的简单教程，并且实现Python2和Python3直接的切换，具体的教程如下。
如果你使用的是Linux发行版，例如Ubantu，那么你的系统中可能已经安装好python了。可以使用python -v来测试一下： ortonwu@ubuntu:~$ python -V Python 3.5.2 当然，这是我安装了Python3之后显示的。如果你测试出来你的系统安装的是Python 2.7或是提示command not found，想升级或安装Python3的话，可以使用如下命令下载最新的Python: sudo apt-get install python3 输入root密码后下
自上一篇「Python自学之路-前期准备」之后，现在正式踏上Python的学习之路。那第一步肯定是安装开发环境啦
如果出现以上所示的错误信息，表示update-alternatives没有添加Python的替代版本。
默认系统已经自带了python2.7。在安装python3.5的时候，不要将python2.7的版本删掉，因为系统本身有很多功能都是需要python2.7的支持。可以通过vitrualenv工具，给不同python版本做环境隔离，应该就可以让不同版本的python共存了。其实，在安装python3.5的时候，注意配置一下安装路径，重新建立软链接就能很好地区分python2.7和3.5了，不需要用到vitrualenv。
参考:https://www.cnblogs.com/wmr95/p/7637077.html
用过一段时间的caffe后，对caffe有两点感受：1、速度确实快; 2、 太不灵活了。
根据上面两篇文章，一：Jenkins安装步骤 和 二：Jenkins平台--添加注册功能，和设置用户权限管理，应该已经基本掌握jenkins平台的搭建和账户管理。
虽然树莓派的速度不如PC，但是它功耗小、价格便宜，很多同学都用来学习机器学习的相关课程，而且tensorflow官方是支持树莓派，我们可以直接在树莓派上进行学习。
1.关于本机环境 Mac:macOS Sierra 版本:10.12 python版本:3.6.1 (安装Anaconda自带的,不是Mac系统自带的python2.7.10版本) 2.开始安装 conda install mayavi=4.5.0 Fetching package metadata ........... Solving package specifications: . UnsatisfiableError: The following specifications were foun
本文介绍了如何通过配置Windows系统环境来学习TensorFlow，包括安装CUDA、cuDNN、Anaconda环境和Python版本等。作者选择了Windows系统环境作为学习TensorFlow的起点，并通过安装CUDA和cuDNN来优化环境。最后，作者通过Anaconda环境配置了Python环境，并安装了TensorFlow CPU版本和GPU版本，成功进行了TensorFlow的测试。
如果同时安装 python2.7 和python3.5 要在python3.5的安装路径下 将python.exe改名
在 2022 年的今天，配置一台 Ubuntu 16.04 的 pwn 环境还是有一些必要的，我知道 Ubuntu 18.04或者更高版本可以修改 glibc 版本，以适应题目要求，但作为初学者来说，与教学环境保持一致是非常重要的，避免由于环境带来额外的影响
最近开始学习Python，但只限于看理论，编几行代码，觉得没有意思，就想能不能用Python编写可视化的界面。遂查找了相关资料，发现了PyQt，由于前一段时间刚看过Qt，而且对Qt的印象很好，于是觉得用PyQt应该是一个比较愉快的选择。
笔记本上安装了2.7和3.5两个版本的python，在使用3.5版本的pip安装keras时出现了failed to create process错误。解决方法如下： 1.由于我在环境变量中同时配置了2.7和3.5的路径，所以我可以直接在命令行下执行python3来启动3.5版本的python； 2.通过python3来启动pip，在命令行中输入python3 -m pip install keras，成功安装上keras。
本文介绍了在Windows系统下，Python实现多版本共存的配置方法。通过下载和安装Python2和Python3，然后配置环境变量和修改Python27的.exe文件，可以实现在命令行中直接调用Python2和Python3。同时，介绍了如何使用pip安装科学栈，包括numpy、pandas等。如果遇到安装问题，可以参考提供的镜像站，使用二进制文件安装所需的科学栈。
笔者之前在学习TensorFlow，也在自己的笔记本上完成了安装，在PyCharm中进行学习。但是最近为了使用python的科学计算环境，我把之前的环境卸载了，并用Anaconda重新安装了TensorFlow，由于自己的笔记本已经很旧了，显卡不行，所以这里介绍一下cpu版本的安装方法和自己遇到的一些坑，截图甚多。
近期因为需要在python2.7和Python3.5上进行工作学习，可是笔记本只配置了python3.5环境。 所以打算使用virtualenv这个强大的工具进行多版本转换
pygame是一组功能强大而有趣的模块，可用于管理图形、动画乃至声音，可以轻松的开发复杂的游戏。使用pygame来处理在屏幕上绘制图像等任务，就不用考虑众多繁琐而艰难的编码工作，而可以将重点放在程序的高级逻辑上。 但是在安装pygame时，却遇到比较苦恼的事情，就是有很多版本该怎么选择一个适合电脑系统的版本呢？并且有pygame有众多的版本，版本的名称一大串，都代表什么意思呢？刚刚接触确实是一脸萌萌的，接下来就简要的介绍两种系统的安装吧，windowns和linux：
我自己装了python3.5，但在导入sqlite3这个包的时候出现找不到包的错误。
yum install openssl-devel bzip2-devel expat-devel gdbm-devel readline-devel sqlite-devel
需求说明： centos7.2系统的开发机器上已经自带了python2.7版本，但是开发的项目中用的是python3.5版本，为了保证Centos系统的正常运行，以及节省机器资源（不想因此再申请另外一台开发机器部署python3.5），所以需要安装python3.5与python2.7共存的开发环境。具体操作记录如下： 1）安装相关包 [root@qd-vpc-rec-dev01 ~]# yum -y install epel-release [root@qd-vpc-rec-dev01 ~]# yum i
TX2作为一个嵌入式平台的深度学习端，具备不错的GPU性能，我们可以发现TX2的GPU的计算能力是6.2。这意味着TX2对半精度运算有着良好的支持，我们完全可以在桌面端训练好模型，然后移植到TX2上利用半精度运行进行推理，这样可以达到生产落地的效果。
使用jenkins管理我的python代码，因为使用的是python3.5的版本，先在ubuntu上使用virtualenv生成一个python3.5的虚拟运行环境
http://stackoverflow.com/questions/1210664/no-module-named-sqlite3
今天就说说Python的安装和它的开发环境，我安装的是Python3.5.2，也有很多人用的Python2.7，这两个版本有些地方都变了，但是差异可以学了Python3.5后去了解一下2.7的就差不多了 Python的安装 首先，我们先来安装Python3.5，这是它的下载地址，根据电脑的位数不同选择下载https://www.python.org/downloads/release/python-352/ 安装过程很简单，因为我已经安装过了，就不能做演示了，不会的话找度娘。 安装完成后我们就能找到它的ID
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。
Ubuntu自带python,但是一般自带的python版本都比较低，我安装16.4的Ubuntu自带的python2.7，后自行安装了python 3.5
·本文讲的是Windows平台使用原生pip进行TensorFlow（CPU版本）安装的注意事项及常见问题解决方法
CentOS 7自带的Python版本为2.7，首先需要升级到3.5版本。由于旧版本的Python已被深度依赖，所以不能卸载原有的Python，只能全新安装。
Scrapy已经支持Python3了https://blog.scrapinghub.com/2016/02/04/python-3-support-with-scrapy-1-1rc1/
转载自阿达发go的博客conda常用命令:更新，创建，激活，关闭，查看，卸载，删除，清理
本文介绍了Python3中venv虚拟环境的使用方法，以及其优点。在Python3.3以上的版本中，通过venv模块可以创建虚拟环境，实现不同项目之间的环境隔离。虚拟环境可以用于创建和修改Python包，防止系统中出现包管理混乱和版本冲突的问题，同时可以用于不同的Python版本的开发环境。
ubuntu_meta 默认是安装了python2.7 和python3.5两个版本
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。
本章，我们学习另一种部署分布式Python应用的的方法。即使用高性能计算机（HPC）群（也叫作超级计算机），它们通常价值数百万美元（或欧元），占地庞大。 真正的HPC群往往位于大学和国家实验室，创业公司和小公司因为资金难以运作。它们都是系统巨大，有上万颗CPU、数千台机器。 经常超算中心的集群规模通常取决于电量供应。使用几兆瓦的HPC系统很常见。例如，我使用过有160000核、7000节点的机群，它的功率是4兆瓦！ 想在HPC群运行Python的开发者和科学家可以在本章学到有用的东西。不使用HPC群的读者，
今天准备了一台centos7的虚拟机，想拿来当python小霸王学习机。系统自带python版本2.7.5，经过我认真琢磨，要学咱就学新版本小py，所以果断安装了一个python3.5.2
删除Heroku上的项目对本地项目没有任何影响。如果没有人使用你部署的项目，就尽管 去练习部署过程好了，在Heroku删除项目再重新部署完全合情合理。
前言: 前段时间由于工作需要,在Python的web开发框架Django中使用到了libtorrent这个C++扩展库来解析链接或种子数据.特了解和尝试了libtorrent库的安装.一般情况下,为了方便Python解释器版本和依赖库的管理,python项目都是工作在虚拟环境之下.在此情况下,便出现了一个挺严重的问题:C++编写的libtorrent库如何引入到虚拟环境之中.
说明： 在使用python的时候我们除了使用内置的函数之外，可能还需要使用一些别人写的函数。或者我们写的代码也希望可以给其他人使用。要实现这样的功能，我们就需要按照下面的步骤来定义自己的模块： Step1：新建一个py文件 首先我们将前面一章所写的打印列表的函数保存为一个.py文件，假设我这里保存为 kider.py。 1 """ 2 这是一个打印列表的函数，如果列表中有嵌套的列表也会展开打印出来 3 """ 4 def print_list(movies): 5 if isinstance(mov
安装Python3.5后，修改了/usr/bin/python的软连接为/usr/local/bin/python3.5后，则yum需要修改两个文件才能好用。
我们在前两章提到了线程、进程，还有并发编程。我们在很高的层次，用抽象的名词，讲了如何组织代码，已让其部分并发运行，在多个CPU上或在多台机器上。 本章中，我们会更细致的学习Python是如何使用多个CPU进行并发编程的。具体目标是加速CPU密集型任务，提高I/O密集型任务的反馈性。 好消息是，使用Python的标准库就可以进行并发编程。这不是说不用第三方的库或工具。只是本章中的代码仅仅利用到了Python的标准库。 本章介绍如下内容： 多线程 多进程 多进程队列 多线程 Python从1.4版本开始就支持多
一般的深度学习项目，训练时为了加快速度，会使用多 GPU 分布式训练。但在部署推理时，为了降低成本，往往使用单个 GPU 机器甚至嵌入式平台（比如 NVIDIA Jetson）进行部署，部署端也要有与训练时相同的深度学习环境，如 caffe，TensorFlow 等。由于训练的网络模型可能会很大（比如，inception，resnet 等），参数很多，而且部署端的机器性能存在差异，就会导致推理速度慢，延迟高。这对于那些高实时性的应用场合是致命的，比如自动驾驶要求实时目标检测，目标追踪等。所以为了提高部署推理的速度，出现了很多轻量级神经网络，比如 squeezenet，mobilenet，shufflenet 等。基本做法都是基于现有的经典模型提出一种新的模型结构，然后用这些改造过的模型重新训练，再重新部署。
即使对于有经验的开发人员，管理本地 Python 开发环境仍然是一个挑战。尽管有详细的软件包管理策略，但仍需要采取另外的步骤来确保你在需要时运行所需的 Python 版本。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
