新手在刚刚开始数据科学的学习时会遇到很多问题,而往往最简单的问题也最容易犯错。其中,搭建一个好的工作空间将让你避免很多不必要的麻烦。关于这个问题,荷兰数据分析师 Christiaan Dollen 近日发表了一篇博文,在文中他分享了用 Visual Studio(VS)和 python 设置自己的数据科学工作区的经验,AI 开发者将全文编辑如下:
本文详细介绍如何开始深度学习,首先在Windows 10上配置适合它的环境。要安装的框架是Keras API,后端为TensorFlow的GPU版本。
相信你听过很多关于python的介绍,不论是朋友圈里或者各大广告都会说Python很好,python很强!
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),miniconda则是精简版,需要啥装啥,所以推荐使用miniconda。
查看Visual Studio Code Tips and Tricks,快速熟悉VSCode。
使用 Windows 系统一大好处是它的应用太丰富了,甚至强大的 GPU 也能在闲暇时间做点其它「工作」。然而与 Linux 或 macOS 不同,在 Windows 上做开发总会遇到很多挑战,不论是文件编码、环境控制还是项目编译,开发过程中总会有一些神奇的收获。
文章来源:机器之心 推荐阅读:终于来了,【第二期】 彭涛Python 爬虫特训营!! 在 Windows 上怎样做 Python 开发?是像大神那样使用纯文本编辑器,还是用更加完善的 IDE?到底是用自带的命令行工具,还是需要装新的 Terminal?本文将带你了解如何利用微软官方维护的 MS Terminal 与 VS Code,来为 Python 开发保驾护航。 使用 Windows 系统一大好处是它的应用太丰富了,甚至强大的 GPU 也能在闲暇时间做点其它「工作」。然而与 Linux 或 macOS
1.对象简介 此次介绍的对象是Visual Studio Code。什么是Visual Studio Code呢? Visual Studio Code是一个轻量级但功能强大的源代码编辑器运行在你的桌面和可用于Windows,MacOS和Linux。它配备了JavaScript的内置支持,TypeScript和Node.js有一个丰富的生态系统,对其他语言的扩展(如C++,C #,java,Python,PHP,GO)和运行时。 同类型的编辑器还要sublime text,atom,vim等,那它有什
日常工作环境的好坏直接影响我们的心情和效率,这篇文章介绍一下我这些年用得顺手的一些工具。
而 VS Code 是免费开源的工具,并且是微软旗下产品,如果能够媲美 PyCharm 的话,也不失为一个良好的选择。
1. 安装vs2015及以下版本 将c++有关选项选中安装完毕 CUDA需要C++的编译器,Windows下可以使用Visual C++,我们可以直接下载其官网推荐的Visual Studio。
IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、区块链、人工智能领域 微软近日在官方博客宣布,已与与Anaconda达成合作,微软免费和跨平台代码编辑器 Visual Studio Code 已默认被包含在 Anaconda 发行版中。Python 用户现在可以在安装 Anaconda 的同时轻松安装 Visual Studio Code ,以提供出色的编辑和调试体验,微软还为 Anaconda 用户量身定制了专用功能。 当开发者首次安装Anaconda时,他们可以选择安装Visual Studio Cod
如果你想从GitHub安装Theano的前沿或开发版本,请确保你正在阅读此页面的最新版本。
该文介绍了Visual Studio 2017 15.6版本预览,增加新功能,包括支持C++ 17标准、Anaconda用户支持、团队资源管理器支持Git标签、暂停安装、CPU使用率工具显示源极线高亮、支持通过转储调试SetThreadDescription、修复问题等。同时,本版本中解决了客户报告的问题,如智能感知在Git中切换分支会打破、变量模板中的折叠表达式无法编译、登录窗口挂起等。此外,本版本还增加了新功能,如支持C++ 17标准、Anaconda用户支持、团队资源管理器支持Git标签、暂停安装、CPU使用率工具显示源极线高亮、支持通过转储调试SetThreadDescription、修复问题等。
请先搭建好运行环境。 编程环境其实就是选一个IDE,Visual Studio或者PyCharm都可以。
它生成的幻灯,其实就是 HTML5 网页。因此各种链接和媒体格式(包括图片、声音和视频等),都支持得很好。
最近云哥 @吃货本货 问小宋(笔者)如何在Apple的M1芯片进行深度学习开发,恰逢最近M1开发生态都趋于稳定,就把安装步骤梳理下分享出来。
1、双击Anaconda3-4.4.0-Windows-x86_64.exe安装,安装目录D:\ProgramData\Anaconda3
IDE 提供的丰富特性对软件开发极为有用,大大提高了程序员的生活质量。这一点同样适用于数据科学家。然而,因为数据科学家除了可以选择传统的 IDE,还可以选择 Jupyter notebook 这样在浏览器中运行的新工具。因此,数据科学家——特别是刚入门数据科学的新手——可能会困惑该使用哪个开发环境。
Python无处不在,可以说是现代的 C 编程语言,你可以在任何地方看到 Python的身影,从网站、应用程序、数据科学项目、人工智能到物联网设备,也是世界上所有年龄段的程序员最流行和最喜欢的编程语言,如果您是初学者,强烈建议您先学习该语言。
突然间要编写或者调试几个 C++ 的小程序,动用 Visual Studio 创建一个解决方案显得大了些。如果能够利用随时随地就方便打开的 Visual Studio Code 来开发,则清爽很多。
相信大部分人知道的OpenCV都是用C++来开发的,那为什么我推荐使用Python呢?
win11系统,anaconda环境,python3.9版本。一个项目需要给pycharm安装dlib库,python packages能看到pypi仓库有dlib,安装一直失败,具体报错内容就不贴了,密密麻麻一堆。
原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html
尽管有很多 Python IDE(例如 Visual Studio Code、PyCharm 和最近刚出的 DataSpell)都支持编辑 Jupyter Notebooks,我在进行数据科学项目时,JupyterLab 仍然是我的首选 IDE。作为交互式 IDE首选,JupyterLab 允许我们在基于单元格的组织中逐步可视化数据(例如,表格数据、图像、执行结果等)。
安装CUDA前需要安装Visual Studio,我安装的版本为Visual Studio 2017,视频与博客中未提及,请小伙伴们注意。
其实TensorFlow有一个别人提供的服务器在用着,不过最近访问不了了,估计给收回去了吧。另外自己的MacBook Pro也其实有TensorFlow,但是这个MacBook Pro是二手的,3000块钱收的,而这个本子在前任主人那里也得呆了2年左右了,虽然不长但也有点小卡,尤其是硬盘容量实在是……随便放点东西就基本满了,像我除了写代码还有一些多媒体制作的小事会有,这玩意一两个就占硬盘好几个G……于是,综上原因,因为要学习深度学习,对硬件有一定的要求,因此就萌生了配一台PC主机的想法了。
Please cite this paper(https://ejnmmires.springeropen.com/articles/10.1186/s13550-017-0260-9) if you found it useful. Thanks! Wang H, Zhou Z, Li Y, et al. Comparison of machine learning methods for classifying mediastinal lymph node metastasis of non-sma
Anaconda是一个开源包管理器,环境管理器,以及Python和R编程语言的发行版。它专为数据科学和机器学习工作流程而设计,通常用于大规模数据处理,科学计算和预测分析。
Anaconda专为数据科学和机器学习工作流程而设计,是一个开源包管理器,环境管理器,以及Python和R编程语言的分发。它通常用于大规模数据处理,科学计算和预测分析。
Anaconda 安装包可以到清华 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载可选择之前的版本。或者https://www.anaconda.com/download/#linux官网下载地址,最新版本。 不添加镜像,或者添加清华镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/好处是下载快(其实我感觉差不多速度)自行选择。清华镜像添加是执行下面几句 conda config --
AI 编程工具是未来的利器,它们融合了最新的 AI 技术,提供强大的功能和特点,助力开发者们高效、智能地开发和部署人工智能应用程序。从集成开发环境到智能代码编辑器,从模型构建到训练平台,这些工具满足了各种需求,并智能化地自动化重复性任务,提升开发效率。无论是开发智能机器人还是深度学习应用程序,这些工具助你在AI领域脱颖而出,创造令人瞩目的创新作品。跟随这些工具,探索未来的AI编程利器,开启属于我们自己的AI时代!
PythonIDE工具是每个Python工程师必须使用的开发工具,选择正确的编辑器对Python编程效率的影响是非常大的,因此选择合适的Python开发工具十分重要,以下是通过长期实践发掘的好用的Python IDE,它们功能丰富,性能先进,能够帮助开发人员快速的进行应用程序开发。
工欲善其事必先利其器,一个好的工具能让起到事半功倍的效果,Python社区提供了足够多的优秀工具来帮助开发者更方便的实现某些想法,下面这几个工具给我的工作也带来了很多便利,推荐给追求美好事物的你。
刚刚开始学习Python时,按照老师提供的傻瓜式操作配好Python后,发现它自带了一个ide:IDLE,
数据科学通常被描述为统计和编程的交集。在本文中,我们讲介绍如何在你的电脑上设置立专业数据科学环境,这样你就可以开始动手实践与流行的数据科学库!
当配置C#开发环境时,安装.NET Core是一个重要的步骤。以下是安装.NET Core的基本过程:
在正式开始学习python基础知识前,我们还需要搭建能够运行python程序的环境。目前,能够运行python程序的方式有很多,大体上可以理解为三个部分的组合:
1.安装Pycharm,其中社区版免费,可以直接去pycharm官网下载安装https://www.jetbrains.com/pycharm/download/
如果你是开发个人项目,那就直接用 Visual Studio Community 版本吧,对个人免费,对小团体免费,不需要这么折腾。
直接运行build_win.cmd文件即可,在执行之前可以先检查一下python的版本,Caffe-windows只支持python2.7与python3.5两个python版本,其它都不支持!我的执行如下:
在Windows 10的CMD中输入python命令,你会得到什么?对不起,如果你没有自己安装过Python,系统将无法识别。
安装CUDA前需要安装Visual Studio,我安装的版本为Visual Studio 2017,视频与视频中未提及,请小伙伴们注意。
环境配置安装Anaconda、Visual Studio Code及Jupyter Notebook插件(略)。安装fastai库。conda install -c fastai fastai运行在Visual Studio Code中新建Jupyter Notebook。打印当前fast.ai版本信息,测试能否正常调用库。import fastai as fiprint(fi.__version__)
本文分享和总结微软公司的VSCode编程开发工具,构建Python工作环境,提升Python开发效率。阅读此文,你可以获得:
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