Aqua Nautilus最新报告指出,PowerShell Gallery关于包名称和所有者的政策中仍然存在重大缺陷,这些缺陷使得在该注册表中不可避免地发生typosquatting攻击,同时也使用户极难辨别软件包的真实所有者。最终,这些缺陷将为潜在的针对注册表庞大用户群的供应链攻击铺平道路。
众所周知,软件之间的安装是有系统限制的,一些比较冷门的软件本身只支持在Windows系统下使用,而在Mac系统下,我们一般只能安装dmg格式的安装包。想要安装exe格式的安装包,则需要通过Mac系统的CrossOver软件,创建合适的容器环境,随后在容器中安装Windows应用。
为了创建一个新的环境, 需要使用 create 命令, 后面跟上你想要创建环境的名字:
第三步:其他人拿到environment.yml文件后,将该文件放到工作目录下,可以通过以下命令用该文件创建环境
-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
翻译自:https://jakevdp.github.io/blog/2016/08/25/conda-myths-and-misconceptions/ 译者:taopanpantao 链接:http://blog.csdn.net/taopanpantao/article/details/53982752 我试着尽可能简洁,但如果你想要跳过这篇文章,并得到讨论的要点,你可以阅读每个标题以及下面的摘要。 神话#1:Conda是一个发行版,不是一个软件包管理器 现实:Conda是一个包管理器;Anacond
一般在服务器上进行环境安装的时候有多种方式,比如docker, conda等。conda肯使用起来更加简便,docker更适合服务器部署的时候使用。 本文记录在使用conda时候出现的问题,jupter notebook中的环境不一致导致的。
然而,随着项目的扩大,依赖关系的数量也在增加。这可能会使项目的环境难以重现,并且在仅仅依靠pip或conda进行依赖性管理时难以有效地维护它。
和其他大多数现代编程语言一样,Python对包和 模块的下载、存储以及管理有其自己的一套方法。但是当我们同时开发多个项目工程的时候,不同的项目会将第三方的包存放在相同的路径下。这就意味着,如果有两个工程依赖同一个包,但是所需要的版本却不一样,比如项目A依赖v1.0.0,而项目B依赖v2.0.0。由于Python无法根据版本来区分包的安装路径,那么此时,就会发生版本冲突。
Miniconda是Anaconda的压缩版,Miniconda只包含conda的核心内容,Anaconda中包含了Spyder集成开发环境等扩充内容。Miniconda的功能足矣。
安装 官网 https://www.anaconda.com/ 选择 Python 3.7 版本
本课程用到的Python版本都是3.x。要有一定的Python基础,知道列表、字符串、函数等的用法。 Python爬虫、数据分析、网站开发等案例教程视频免费在线观看
CrossOver 23Mac是由codewaver开发的类虚拟机软件,目的是使linux和Mac OS X操作系统和window系统兼容。CrossOver23Mac能够直接在Mac上运行Windows软件与游戏,而不需虚拟机,功能是非常强大的,值得大家下载使用。CrossOver 2023版是在 Mac 上运行 Microsoft Windows 软件的最简单方法,有了它,你无须 Windows许可、重新启动或使用虚拟机即可在mac上使用Windows 软件。CrossOver 23可以轻松地从Dock本地启动 Windows 程序。CrossOver23版还集成了 mac OS 功能,例如跨平台复制和粘贴,以及用于 Windows 应用程序的共享文件系统。
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。。。
Anaconda 是一个包含数据科学常用包的发行版本。它基于 conda(一个包和环境管理器) 衍生而来。应用程序 conda 是包和环境管理器:
Anaconda介绍CentOS 7安装Anaconda3conda命令使用介绍帮助目录检查conda版本升级当前版本的conda环境管理列出所有的环境安装一个不同版本的python新环境复制一个环境创建一个新环境导出环境,Anaconda支持导入导出以方便迁移导入环境信息,即根据配置文件创建一个新环境:移除环境激活进入环境,请使用停用一个活动环境,请使用包管理查看已安装包向指定环境中安装包从Anaconda.org安装一个包通过pip命令来安装包conda配置添加镜像源查看当前镜像源删除镜像源设置安装时显示源url,不想就改为no查看源全部设置,包括链接、show_channel_urls 值:查看conda配置文件其他注意事项安装conda后命令行前出现的base,取消每次启动自动激活conda的基础环境
最近在学习python,发现在本地搭建python环境的时候,要是想要同时搭建不同python版本的环境,就比较麻烦,很容易就出现冲突了,很是头疼。然后光明就出现这山重水复疑无路的时候,同事给我推荐了包管理以及环境管理神器:Anaconda。
本课程用到的Python版本都是3.x。要有一定的Python基础,知道列表、字符串、函数等的用法。
·conda env export envname > env.yml (可跨平台,不同系统)
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。
以上fastdfs源码都是纯C语言编写的,因此需要下载gcc-c++编译器对源码进行编译
CrossOver是一款基于Wine的兼容软件。可以在 Mac 和 Linux 系统上运行 Windows 应用,不必购买 Windows 授权,不必重启系统,不必使用虚拟机。通过 CrossOver可以从 dock 直接启动 Windows 应用,与 Mac 和 Linux 系统功能无缝集成。
即创建python版本为X.X、名字为your_env_name的虚拟环境。其中,your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。
1. 登录 NVIDIA 驱动下载 或打开链接 http://www.nvidia.com/Download/Find.aspx 。
本文由腾讯云+社区自动同步,原文地址 https://stackoverflow.club/use-conda-python/
# 列出所有虚拟环境 conda env list # 创建虚拟环境 conda create -n name python=3.6 # 删除虚拟环境 conda remove -n name # 进入虚拟环境 source activate name (或者 conda activate name) # 退出虚拟环境 source deactivate (或者 conda deactivate)
TensorFlow是Google推出的深度学习框架,也是使用最广泛的深度学习框架。目前最新的TensorFlow版本是2.1。可能有很多同学想跃跃欲试安装TensorFlow2,不过安装完才发现,TensorFlow2与TensorFlow1的差别非常大,基本上是不兼容的。也就是说,基于TensorFlow1的代码不能直接在TensorFlow2上运行,当然,一种方法是将基于TensorFlow1的代码转换为基于TensorFlow2的代码,尽管Google提供了转换工具,但并不保证能100%转换成功,可能会有一些瑕疵,而且转换完仍然需要进行测试,才能保证原来的代码在TensorFlow2上正确运行,不仅麻烦,而且非常费时费力。所以大多数同学会采用第二种方式:在机器上同时安装TensorFlow1和TensorFlow2。这样以来,运行以前的代码,就切换回TensorFlow1,想尝鲜TensorFlow2,再切换到TensorFlow2。那么具体如何做才能达到我们的目的呢?本文将详细讲解如何通过命令行的方式和PyCharm中安装多个Python环境来运行各个版本TensorFlow程序的方法。
Anaconda也自带一个包管理工具conda,并具有自己的包仓库和服务器。下面简单介绍一下conda:
我安装的是 anaconda 环境,所以直接打开 anaconda prompt 工具, pip install tensorflow 直接安装。
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
Anaconda是一个免费开源的Python和R语言的发行版本,用于计算科学(数据科学、机器学习、大数据处理和预测分析),Anaconda致力于简化包管理和部署。Anaconda的包使用软件包管理系统Conda进行管理。超过1200万人使用Anaconda发行版本,并且Anaconda拥有超过1400个适用于Windows、Linux和MacOS的数据科学软件包。
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:
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。
Anaconda 是一种Python语言的免费增值开源发行版,用于进行大规模数据处理, 预测分析, 和科学计算, 致力于简化包的管理和部署。 Anaconda使用软件包管理系统Conda进行包管理。[1]
conda是一个包,依赖和环境管理工具,适用于多种语言,如: Python, R, Scala, Java, Javascript, C/ C++, FORTRAN。
此时,可以看到括号里的名称已经从python_test1变成了base,就代表退出了虚拟环境
.condarc保存了anaconda的配置信息,该文件存储在C:\Users\xxxx.conda\ 路径中,在如下代码中:
苹果电脑CrossOver试用期到了该怎么办?初次在苹果电脑下载安装CrossOver会有14天的免费试用,试用结束后便无法再通过CrossOver下载Windows应用程序了。苹果电脑CrossOver怎么使用?CrossOver主要有三个步骤分别是(1)选择应用;(2)选择安装包;(3)创建容器,开始安装应用程序。下面我们来看详细介绍吧!
Python 是一种很棒的编程语言。我用它来构建网络应用程序、深度学习模型、游戏和数值计算。然而,Python 的一个方面多年来一直是令人难以忍受的痛苦。那就是碎片化的 Python 包和环境管理生态系统,可以用以下 XKCD 漫画简洁地表示:
Anaconda作为一个强大的Python发行版,具备一系列方便的命令行工具,用于管理环境、安装包等任务。本文总结了Anaconda的常用命令。这些命令的灵活使用有助于用户高效地管理Python环境,使Anaconda成为数据科学和开发领域的理想工具。Anaconda的安装简化了Python库和工具的管理,为数据科学家、工程师和研究人员提供了一个强大、集成且易于使用的开发环境。这为快速开始数据分析、科学计算和机器学习项目提供了便捷的途径。
1.查看Anaconda中有哪些虚拟环境及所在目录:在桌面搜索框中输入Anaconda Prompt并打开 输入命令conda env list查看
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
简单来说,Anaconda是Python的包管理器和环境管理器。先来解决一个初学者都会问的问题:我已经安装了Python,那么为什么还需要Anaconda呢?原因有以下几点:
虽然目前使用 bioconda 可以非常方便的管理很多软件,但是由于生物软件的类型实在太多了。完全没有统一的开发平台,因此,即使利用 bioconda 还是会出现一些问题,比如需要使用的软件是基于 python2.7 版本,而安装之后的 python 版本为 3.7。必须切换到 python 2.7才能使用,这个时候就可以使用 bioconda 创建的虚拟环境。
要搞清楚什么是虚拟环境,首先要清楚Python的环境指的是什么。当我们在执行python test.py时,思考如下问题:
Anaconda 是一个 Python 的科学计算发行版,有包含超过100个在数据科学中比较受欢迎的 Python, R, Scala 的分支,超过720个 package。Anaconda 提供了一个编译好的环境可以直接安装,可以为开发者省去很多编译出错、兼容性等的问题。补充一个官网上 Anaconda 的定义:
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