(base) 是指在使用 conda 安装后创建的一个虚拟环境的名称。conda 是一个开源的包管理系统和环境管理系统,它可以帮助用户创建、管理和切换不同的环境,以便在不同的项目中使用不同的软件包和版本。当用户在命令行中看到 (base) 字样时,表示当前处于名为 "base" 的虚拟环境中,可以在该环境中安装和运行各种软件。在这个虚拟环境中,用户可以使用 conda 命令来安装、更新和删除软件包,以及管理环境的其他方面。
Intel Distribution for Python 在今年二月进行了更新——英特尔发布了 Update 2 版本。以“加速”为核心的它,相比原生 Python 环境有多大提升呢? 并行计算专家、前英特尔高级工程师 James Reinders 对老东家的产品进行了测试。他对外宣布:在配备四核 i5 的 iMAC 上实现了 20 倍的性能加速! 至于他是怎么做到的,请继续往下看(含代码)。 James Reinders James Reinders:利用 Intel Distribution
Intel Distribution for Python 在今年二月进行了更新——英特尔发布了 Update 2 版本。以“加速”为核心的它,相比原生 Python 环境有多大提升呢? AI 研习社获知,并行计算专家、前英特尔高级工程师 James Reinders 对老东家的产品进行了测试。他对外宣布:在配备四核 i5 的 iMAC 上实现了 20 倍的性能加速! 至于他是怎么做到的,请继续往下看(含代码)。 James Reinders James Reinders:利用 Intel Dis
Jupyter, 想必大家对这个项目都耳熟能详吧。因为能够实时交互、支持异构计算、部署简单、几乎无运维成本,所以得到了很多人的青睐。笔者的身边也有很多从事科学研究的人选择了 Jupyter 作为编写 Python 的工具,当然也有一部分人选择了 PyCharm。不过笔者还是比较喜欢 VS Code,简单的纯文本编辑功能,利用丰富的插件市场来添加各种想要的功能,无缝支持远程开发,简直就是理想中的编辑器了。但是,今天还是要来考虑一下 Jupyter,毕竟 JupyterLab 的服务功能也是非常强大的。
M1 macbook已经不是什么新产品了。TensorFlow官方已经给出了安装指南和效率评测。
最近要迁移一个老服务到 kubernetes 上,自然需要在本地先测试好,然后再部署到生产集群中。然而 Docker Desktop 性能实在太差,而且已经不再免费了,所以研究了下其他工具,遂有本文。
云开发静态托管是云开发提供的静态网站托管的能力,静态资源(HTML、CSS、JavaScript、字体等)的分发由腾讯云对象存储 COS 和拥有多个边缘网点的腾讯云 CDN 提供支持
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/174522.html原文链接:https://javaforall.cn
本文重点分享Python的包管理工具和环境管理工具:conda。 未来的日子中,期待和大家一起成长,一起分享高质量原创文章
之前白嫖了微软家的同步盘:[[31-教你用教育或开发者账户白嫖onedrive做你的同步盘]]
2.看样子是 64 位的,然后去找miniconda for Linux 64的最新版本,顺利下载到了 biosoft 目录下
我本来也不想写这个文章的,只不过是这次换了新系统很多配置都没有用了。。。一败涂地哇。我现在什么也干不了,人生大好时间配了环境。。。
引言:这是《Python for Excel》的第二章《Chapter 2:Development Environment》中讲解Anaconda Python的部分。工欲善其技,必先利其器。了解和熟练操作好的开发工具,在学习和使用Python时就会更加专注于其自身,并且也有助于Python开发。
python django 安装及测试程序使用 1.安装Python Python的版本有 2.7.* ,3.0.* anaconda 3.0.* 2.下载安装anaconda 3版本 略,一路下一步 3.编辑器 pycharm 略,一路下一步 4.设置anaconda环境变量 打开win7 的环境变量 我的电脑>属性>高级系统设置>环境变量设置>path 添加;C:\ProgramData\Anaconda3;C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts; 打开cmd ,输入pytho
1、星期天作一下,搞一个第一次Django入门到放弃。 2、开干,网址:https://pyecharts.org/#/zh-cn/web_django?id=django-%e6%a8%a1%e6%
注意: base 与 studyNemo 的环境相互独立,并不互通,在不同环境中install的包不能相互使用
这是 os summer of code 2020 项目每日记录的一部分: 每日记录github地址(包含根据实验指导实现的每个阶段的代码):https://github.com/yunwei37/os-summer-of-code-daily
anaconda:所有语言的包、依赖和环境管理器,几乎全平台(Windows、macOS、Linux)
Conda 是一种通用包管理系统,旨在构建和管理任何语言的任何类型的软件。通常与 Anaconda 和 Miniconda 一起发放。
Conda是一种通用包管理系统,旨在构建和管理任何语言的任何类型的软件。通常与Anaconda (集成了更多软件包,https://www.anaconda.com/products/individual)和Miniconda (只包含基本功能软件包, https://conda.io/miniconda.html)一起分发。
进入网址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/
Apache Superset 是一个现代化的企业级商业智能 Web 应用程序,快速、轻量和直观。Superset支持接入各类数据源,提供了丰富的图表,所有技能组合的用户都可以轻松地对数据进行探索和可视化。
官网:https://www.djangoproject.com/ 博客:https://www.liujiangblog.com/
Centos 下非 Root 安装 Microsoft R Open 作者: Hyacz hyacinth.hao@foxmail.com 2017年8月30日 本教程发布时仅针对 Microsoft R Open 3.4.0 版本测试通过。 写在前面 我们新写的 GWAS 的算法包 MVP 采用了 Microsoft R Open,在我们对计算的优化中 MRO 起到了非常关键的作用。在测试的时候就遇到了在没有 root 权限要安装 MRO 的问题,经过百度、Google 都没有找到较好的方案,研究了
Mamba 可以使用 Mambaforge 方法和已有 Mini/conda 的方式安装,官方推荐的是前面一种,即使用 Mambaforge 进行全新安装。
-n, –name:我们可以根据环境名称来创建一个 conda 环境,假设我们的环境名称为 my_env
conda config - - add channels <URL>图片图片患者上周五写到这里,周末就是什么也不想干,导致服务器账号也过期了,周日下午强迫自己回到实验室接着学习……图片
conda分为anaconda和miniconda。anaconda是包含一些常用包的版本(这里的常用不代表你常用 微笑.jpg),miniconda则是精简版,需要啥装啥,所以推荐使用miniconda。
目的:安装64位最新版本(Miniconda3-py39_24.1.2-0-Linux-x86_64.sh)
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.
-添加镜像源:conda config -add conda config --show
这是我写Ng的dp作业做的准备,好像需要安装特定版本的tensorflow 根据https://blog.csdn.net/ccgcccccc/article/details/89058445的配置要求来配置文件
注意,本文适合有一定Linux基础但对 Linux 下使用Pytorch进行深度学习不熟悉的同学。
本文转载于:http://blog.csdn.net/solo95/article/details/78960389,即专栏作者本人的博客,保留所有版权,禁止转载,腾讯云+专栏对markdown的支持不是很好,可以到原博客查看,请见谅。
这是baker实验室在七月11号发的一篇博文,介绍了他们的新模型RFdiffusion:一个设计蛋白的生成模型
之前写过一篇 windows 安装 miniconda 的文章, 后面在接触了 wsl 后发现用起来要比在原生 windows 上舒服很多, 毕竟我写 python 多是为了在 linux 服务器上跑, 用 wsl 会更顺滑一些, 虚拟环境同样选择更轻量的 miniconda
Conda 中包含的软件越来越多,而且软件的不同版本都保留了下来,软件的索引文件越来越大,安装一个新软件时搜索满足环境中所有软件依赖的软件的搜索空间也会越来越大,导致solving environment越来越慢。
在使用 python anaconda时,经常会用到很多常用操作,记录下来,方便以后更好地使用:
昨天在听完生信技能树关于环境变量的课以后生信入门课-2021第7期,醍醐灌顶,又去鸟叔的书里翻了翻,趁我现在还记得,抓紧把笔记做下来,所以本期介绍环境变量。
在一文掌握Conda软件安装:虚拟环境、软件通道、加速solving、跨服务器迁移中详细介绍的conda的基本使用和遇到问题的解决方式,也提到了mamba作为一个替代工具,可以很好的加速conda的solving environemnt过程。但有时也会遇到一个很尴尬的问题想用mamba就得先装mamba, 之前通过conda install mamba -n base -c conda-forge有时也会卡在solving environemnt这一步。想用mamba解决solving environemnt,就得先解决安装mamba的solving environemnt。
RAG(Retrieval Augmented Generation)技术,通过检索与用户输入相关的信息片段,并结合外部知识库来生成更准确、更丰富的回答。解决 LLMs 在处理知识密集型任务时可能遇到的挑战, 如幻觉、知识过时和缺乏透明、可追溯的推理过程等。提供更准确的回答、降低推理成本、实现外部记忆。
conda create -n rna-seq python=3 fastqc trimmomatic -y
最近忽然发现linux 上装R 包让人叫苦不迭,各种蜜汁依赖或路径原因的报错,比如单单一个rhdf5 和它的朋友们,就让我头疼欲裂:
上次一次尝试 AI 作画,还是在 6 月份,详情可见 《AI 作画初体验》。那个时候使用的是 Google 开发的 DD (Disco Diffusion) 系统,使用的版本为 V5.0。DD 作画的确令人惊艳,但没想到,不到两个月的时间,SD (Stable Diffusion) 斜里杀出,一下子抢了 DD 的风头。之前研究 DD 作画入魔的和菜头,也转头倒向了 SD。下面是他的作品:
由于每台服务器都需要连接到 NAS,而且可能很多用户在不同的服务器上都有账号,这样的话就会导致 uid 冲突(不同服务器上不同用户的 uid 可能是一样的),因此,针对不同情况需要用到不同添加用户的方法:
AI是今年一个大热的话题,各种AI的应用也越来越多,关注的人也越来越多,让AI来助力各行各业。AI实现视频换脸的方案也越来越多,所以博主挑了其中一个方向来学习,介绍。博主选择的是 faceswap,一个开源的视频换脸模型。
如果你已经尝试了100种错误方法,恭喜你,找到家了。这个是99.9%能保证成功的安装方式。如果你第一篇就看到这个,更加恭喜你,你少走了一万里弯路!
Linux 内核最初只是由芬兰人林纳斯·托瓦兹(Linus Torvalds)在赫尔辛基大学上学时出于个人爱好而编写的。
TensorFlow 准备 JupyterLab 交互式笔记本环境,方便我们边写代码、边做笔记。
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