OpenBabel和RDKit作为常用的化学信息学工具很受青睐,为了防止和其他项目的冲突,将他们单独创建在同一个Python环境。
这里介绍在windows、Linux(CentOS7)两个平台上,python开发环境的搭建方法 主要使用miniconda作为python的开发,测试环境 一、windows平台上的python环境搭建 1、首先,下载miniconda 清华镜像源:https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 2、下载完成后,安装,安装时选择默认+环境变量
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。
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
Pycharm:目前一款主流的 Python 集成开发环境,它带有一整套帮助我们在Python开发时提高效率的工具,比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。
Sh00t是一个高可定制的渗透测试管理工具,它强调让测试人员手动进行安全测试,并让你专注于执行安全测试任务的本身。此外,Sh00t还为我们提供了测试用例的待办事项清单,以及可以使用自定义的漏洞报告模板来生成漏洞报告。
在Windows使用下面命令:激活环境并安装插件(这里的 Keras 是我的环境名,安装的时候换成自己的环境名即可)
pytorch是基于torch和Python语言的机器学习库。anaconda是环境与包的管理工具,pytorch的下载需要借助anaconda来完成。另外,安装的anaconda自带Python,因此没安装过Python的小伙伴也不必要再安装Python了。 最后anaconda为我们提供了运行环境,为了编写程序的方便,我们还需要一款编辑器,这里推荐使用pycharm。从安装anaconda到在pycharm中写代码,可分为三步进行:
conda包管理器可以创建,导出,列出,移除以及更新python环境,而且python环境可以使用不同版本的python,并且安装不同的安装包。在每一个环境之间进行切换称为激活环境。你也可以和别人共享环境文件。
如果conda中没有需要安装的包。需要再Anaconda.org中查找。 现在Anaconda.org网站中查找到指定的包,执行显示的下载名命令:
官网:https://www.djangoproject.com/ 博客:https://www.liujiangblog.com/
Anaconda是专为数据科学和机器学习工作流程而设计的,是一个开源包管理器,环境管理器,以及负责Python和R编程语言的分发。
博主研究生生涯准备用大一的旧电脑在撑两年,于是乎在虚拟机centos环境中安装python环境和pycharm工作时特别卡。于是想尝试在windows下安装anaconda和PyCharm,这样软件运行或许能流畅些。本文基于2019年发行的anaconda3版本和PyCharm对安装过程中的问题进行记录。
專 欄 ❈ 段晓晨,Python中文社区专栏作者。写过一点爬虫,写过几篇文章。能力虽有限,会尽量把想说的东西讲清楚。 知乎ID:段小草 知乎专栏:小段同学的杂记, https://zhuanlan.zhihu.com/666666❈—— 说起Python入门第一步,很多人会说是Hello World。殊不知挡在众多小白同学面前的一座大山便是安装Python。安装Python有什么难的,可要真从2.x和3.x之争说起,夹杂着诸如Windows下如何安装lxml库,如何管理Python 2.x和Python
苹果为M1芯片的Mac提供了TensorFlow的支持,可以使用M1芯片进行硬件加速,以下是如何给使用M1芯片的macOS安装TensorFlow的环境。
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。
本文介绍了如何在 Ubuntu 14.04 下安装 TensorFlow,包括使用 Anaconda、使用 pip 以及在 Mac 系统中安装的方法。通过这些方法,你可以创建一个具有 TensorFlow 的环境并快速运行一个手写数字识别的示例。
在日常的工作和学习中,可能手头有很多服务器,在一台服务器上搭建了合适的开发环境,如何高效地复制到所有机器上呢?这里主要以目标服务器是否可以联网,介绍了如何方便地迁移虚拟环境。
所谓变量就是计算机中用于记录一个值(不一定是数值,也可以是字符或字符串)的符号,而这些符号将用于不同的运算处理中。通常变量与值是一对一的关系。
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Anaconda 是一个开源免费的Python集成管理工具,自带了数据科学相关的依赖包,支持多平台Win/linux/OS X。
随着旷视科技发布Yolox的论文和代码后,Yolox得到了广泛的关注。但由于训练代码和之前的Yolov3、Yolov4、Yolov5的代码都不相同。且代码中的训练案例,以COCO和VOC格式为基准,和平时大家标注的文件,并不是完全相同的格式。而且训练自有数据的讲解流程,很多人不太熟悉。
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。
Python分为3.X和2.X两个大版本。Python的3.0版本,常被称为Python 3000,或简称Py3k。相对于Python的早期版本,这是一个较大的升级。为了不带入过多的累赘,Python 3.X在设计的时候没有考虑向下相容,许多针对早期Python版本设计的程式都无法在Python 3.X上正常执行。大多数第三方库都正在努力地相容Python 3.X版本。
Snakemake是一款流行的生物信息学工作流管理系统,由Johannes Köster及其团队开发。它旨在降低复杂数据分析的复杂性,使生物信息学工作流的创建和执行变得更加容易和可重复。Snakemake的设计灵感来自于Makefile,但它是专门为生物信息学和数据密集型科学工作流设计的,使用Python语言进行工作流的定义,这使得它在生物信息学社区中特别受欢迎。
因为最近要做一个目标检测的比赛,需要用到labelme这款开源标注工具,所以安装了下
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
大名鼎鼎的 Mask RCNN 一举夺得 ICCV2017 Best Paper,名声大造。Mask RCNN 是何恺明基于以往的 Faster RCNN 架构提出的新的卷积网络,实现高效地检测图中的物体,并同时生成一张高质量的每个个体的分割掩码,即有效地目标的同时完成了高质量的语义分割。
工作需求原因,拿到一台新电脑,首先需要安装 python 。一般地,我用 conda 管理自己的 python 环境。
Python2和Python3之间存在较大的差异,并且由于各种原因导致Python2和Python3长期共存。我们在使用的时候,可能会遇到不同的Python版本问题或者是Python工作环境的切换问题。这里介绍pyenv、virtualenv、conda、venv,pyenv用于管理不同的Python版本,virtualenv、conda以及venv管理不同的工作环境。
Miniconda是最方便快捷的软件下载和管理器,相当于应用商店,大多软件都能搜到,一键安装。日常生信使用小而精的Miniconda即可。学习linux要丢弃之前的图形界面思维
根据你的操作系统(如Windows, macOS, Linux)选择合适的安装器版本。
QGIS随着近些年的发展,得益于其开源免费的特点,功能不断被世界各地的贡献者们开发完善,运算速度也非常出色,使得越来越多的Giser们从臃肿缓慢的Arcgis等传统平台转向QGIS。
Python 是机器学习项目开发的主要使用语言之一。它包含了大量的库/包可以用于机器学习:
人生的得与失,成与败,繁华与落寞不过是过眼烟云。而永远陪伴我们一生,如影随形、不离不弃就是心情;如同呼吸,伴你一生的心情是你唯一不能被剥夺的财富
1写在前面 最近在搞Machine Learning,R中的包实在是不太给力,这方面还是要看Python的。😂 这里和大家分享一下我的Python环境搭建之路,图文介绍非常详细,希望帮助到大家。😘 由于我的电脑是M1 芯片的Macbook,以下均以这个配置为例啦。🥳 2Anaconda的下载与安装 2.1 什么是Anaconda 首先我们先下载Anaconda吧,Anaconda是包管理器和环境管理器。😎 大家是不是经常听到conda,miniconda和anaconda三个名词,我也是傻傻分布清楚,就去查
本次教程主要是在Ubuntu 18.04下安装Tensorflow 2.0 GPU版本,大家之前在安装Tensorflow 2.0 GPU版本时,是否经常遇到CUDA、CUDNN安装麻烦的问题,下面呢,我介绍一种可以不用安装CUDA、CUDNN的方法(ps:这些安装自动在conda install tensorflow-gpu==2.0.0安装哦)!
本文主要演示在AIGems中使用交互式建模服务来在平台中对Cidar项目进行演示开发流程和开发验证一个简单推理服务
windows 上安装了conda 之后,不像linux 和 Mac,这个逼要手动激活,每次我打开terminal , 都要执行一次,操 。
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在Anaconda中conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理。所以对虚拟环境进行创建、删除等操作需要使用conda命令。
配置环境,研究了一整天,踩了很多坑,在网上找了很多资料,发现基本上都没非常明确的教程,所以今天想分享一下配置tensorflow GPU版本的经验,希望能让各位朋友少走些弯路。(PS:一切的前提,你需要有一张Nvidia显卡。我的显卡是 GT940MX)
直接去anaconda官网下载安装文件即可,具体网站自行搜索。 官网提供linux版本,windows版本,mac版本。 同时提供Anaconda完整版和miniconda最小版(无软件界面的,仅支持命令行执行),新手推荐使用Anaconda版,熟悉之后推荐改用miniconda版,占用存储空间小,使用起来感受一样。
在上一期的内容中,我带大家完成了Linux子系统的安装,今天我们就要开始在Linux子系统上安装LDSC了,这也是一个很大的坑!!!
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。
当然这也是我自己出现的错误,具体解决办法如下: Debian/Ubuntu系统,需要执行以下命令:
随着人工智能技术的不断发展,语音克隆技术也得到了越来越多的关注和研究。目前,AI语音克隆技术已经可以实现让机器模拟出一个人的声音,甚至可以让机器模拟出一个人的语言习惯和表情。
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