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。
OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library,是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
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:
不同ubuntu版本的ISO File: https://cn.ubuntu.com/download 注意: windows虚拟机中的显卡是物理CPU模拟出来的,没有调用物理GPU,所以虚拟机装ubuntu是无法进行深度学习训练。
从 Anaconda 官文网站 https://www.anaconda.com/download 下载操作系统对就的安装文件,选择 Python 3.7 版本。
Debian也许是历史最悠久的发行版之一,但很显然,它仍可以教其他发行版好几招。要是没有Debian,Linux领域的境况会大不一样,会黯然失色好多。Debian仍是首屈一指的Linux发行版之一,这有诸多令人信服的理由。
由于人们用Python所做的事情不同,所以没有一个普适的Python及其插件包的安装方案。由于许多读者的Python科学计算环境都不能完全满足本系列的需要,所以接下来我将详细介绍各个操作系统上的安装方法。我推荐免费的Anaconda安装包。写作本系列时,Anaconda提供Python 2.7和3.6两个版本,以后可能发生变化。本系列使用的是Python 3.6,因此推荐选择Python 3.6或更高版本。
服务器选择 ubuntu Debian-16 4.4.0 虚拟环境搭建 miniconda 去清华源下载 https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py38_4.8.2-Linux-x86_64.sh 一路回车+yes 安装好需要重新连接服务器才可以使用 安装虚拟环境 创建 conda create
电脑用久了之后,会变得很卡,各种文件乱七八糟的占满c盘,都不知道该如何清理。因此,养成良好的使用习惯,定期重装系统,是提升工作效率和乐趣的重要一环。但是电脑上个人文件和微信QQ传送的文件经年累月的累积下来,不好整理也无法丢弃。各种软件破解,开发相关的环境配置,都让你害怕而一再向卡慢的电脑妥协。
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。
TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个包含各种工具、库和社区资源的全面灵活生态系统,可以让研究人员推动机器学习领域的先进技术的发展,并让开发者轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。
最近,TensorFlow 2.0版的开发者预览版发布没多久,这不,又有一篇优质教程来了。
基本结构 其实没什么高深的东西,无非是常用的那一套: pandas, numpy, matplotlib… 但是为了更方便使用,加持了 jupyter notebook(即以前的ipython notebook)…… 又为了更方便使用,前端加了nginx或apache反代…… 双为了更安全,加持了Let’s Encrypt的HTTPS(只是这台服务器没有80端口,原因你懂的,所以不能用我以前说的方法,这里用了新方法)…… 安装环境 我在自己的FreeBSD或Debian服务器上都是手工安装所需要的包,但
来源:http://blog.csdn.net/raptor/article/details/78035782
Scrapy的安装有多种方式,它支持Python2.7版本及以上或Python3.3版本及以上。下面说明Python3 环境下的安装过程。 Scrapy依赖的库比较多,至少需要依赖库有Twisted 14.0,lxml 3.4,pyOpenSSL 0.14。而在不同平 台环境又各不相同,所以在安装之前最好确保把一些基本库安装好,尤其是Windows。
Step 1) 安装 DockerStep 2) 准备镜像Step 3) xhost 添加 localStep 4) OpenCV 预览图片Step 5) OpenCV 预览相机结语
如果你看官方文档:https://anaconda.org/bioconda/sra-tools
Labelme is a graphical image annotation tool inspired by http://labelme.csail.mit.edu.
随着 TUNA 协会的现代化建设进入新时代,镜像站面临的主要矛盾已经转化为用户日益增长的高速下载需要和各类软件不简单不直观的配置之间的矛盾。只有正确认识这一主要矛盾,才能确定正确的战略、策略、政策和办法,促进矛盾解决,推动 TUNA 协会进步。
📷 发行版及版本比较 三大家族: 📷 Fedora是基于RHEL,CentOS,Scientific Linux, 和Oracle Linux的社区版本。相比RHEL,Fedora打包了显著的更多的软件包。其中一个原因是,多样化的社区参与Fedora的建设;它不只是一家公司。在这个过程中,CentOS用于活动,演示和实验,因为它是对最终用户免费提供的,并具有比Fedora的一个更长的发布周期(通常每隔半年左右发布一个新版本)。 SUSE, SUSE Linux Enterpri
官方文档地址:https://docs.scrapy.org/en/latest/intro/install.html#intro-install
ClamAV是一个C语言开发的开源病毒扫描工具用于检测木马/病毒/恶意软件等。可以在线更新病毒库,Linux系统的病毒较少,但是并不意味着病毒免疫,尤其是对于诸如邮件或者归档文件中夹杂的病毒往往更加难以防范,而ClamAV则能起到不少作用。 ClamAV相关信息如下:
当你安装 Debian Linux 时,安装过程有可能同时为你提供多个可用的 Python 版本,因此系统中会存在多个 Python 的可执行二进制文件。你可以按照以下方法使用 ls 命令来查看你的系统中都有那些 Python 的二进制文件可供使用。
也许有些小伙伴看了上一篇文章之后,发觉Python是真的很简单。但是不知道学了到底有什么用,其实应用非常的广,像是网络的前端后端、机器学习、计算机视觉,甚至你需要去批量抓取一些数据等等,都是Python的主战场,甚至有很多公司开始把用Matlab写的算法改为用Python来实现。如果你下定决心来学习Python,那么这个系列的文章就可以带你从零走向Python的巅峰。
zip 命令也可以用来解压缩文件,zip也是一个常用的压缩、解压应用程序,文件经它压缩后会产生一个新以.zip为扩展名的压缩包文件。
有许多安装 matplotlib 的不同方法,最好的方法取决于你使用的操作系统,已经安装的内容以及如何使用它。 为了避免涉及本页上的所有细节(和潜在的复杂性),有几个方便的选项。
有很多不同的方法来安装matplotlib,最好的方法取决于你正在使用什么操作系统,你已经安装了什么,以及如何使用它。为了避免在此页面上浏览所有细节(和潜在的并发症),有几个方便的选择。
简介:Ubuntu还是Fedora?有什么不同?哪个更好?您应该使用哪一个?阅读Ubuntu和Fedora的比较。
不知道大家是否也跟我一样,是一只要把的自己电脑文件安排的条理有序,把没用的文件会及时删掉的程序猿呢?如果是的话,那么我们可以愉快地探讨下文章的内容。如果不是的话,你也可以留下来凑凑热闹嘛(>-<)。
我在 useradd command 上发布的文章阐述了对Linux系统用户管理的深层理解。Useradd 是一个命令行工具,但你也可以在Linux上通过图形方式管理用户。这就是本文主旨。
【导读】哥伦比亚大学老师Andreas C. Müller同时也是著名机器学习Python包scikit-learn的主要贡献者 Andreas Muller 和 Reonomy 公司数据科学家 Sarah Guido 的新书《Python机器学习导论》(Introduction to machine learning with Python)从实战角度出发带你用Python快速上手机器学习方法。随书同时提供代码和Jupyter Notebook,可以让你动手调试改进。 请关注专知公众号(扫一扫最下面专知
下载本书:http://www.jianshu.com/p/fad9e41c1a42(更新为GitHub链接) 下载本书代码:https://github.com/wesm/pydata-book(建议把代码下载下来之后,安装好Anaconda 3.6,在目录文件夹中用Jupyter notebook打开) ---- 本书是2017年10月20号正式出版的,和第1版的不同之处有: 包括Python教程内的所有代码升级为Python 3.6(第1版使用的是Python 2.7) 更新了Anaconda和
docker我们讲解很多次了,具体大家可以浏览我在在生信技能树上面写过部分docker教程, 目录如下:
本文讲解了如何安装cuda、cudnn以及如何在服务器上创建并管理虚拟环境,我们只有学会这些基本的使用方法,才能进入深度学习环境,开始我们的学习与研究,所以这部分内容是基本而十分重要的。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/152585.html原文链接:https://javaforall.cn
windows环境下重装anaconda容易漏掉安装sqlite的dll,因为注册表中还有这个遗留信息,导致sqlite需要的的dll并没有被安装。 会出现类似于下面的报错:
其它之前很多人都用过Conda,特别是生信科学家近两年都在用Bioconda,那叫一个妙不可言、根本停不下来。这里我郑重通知大家,Bioconda于今年6月2号正式发表于Nature Methods(IF=26.9)。吃水不忘挖井人,用过的写文章记得引用它。
https://www.ebi.ac.uk/ena/browser/view/PRJNA229998,下载TSV文件
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理,并且已经包含了Python和相关的配套工具。
conda create -n rna-seq python=3 fastqc trimmomatic -y
一、Conda配置1.Path配置2.Anaconda prompt配置3.Anaconda Navigator二、Python2与Python3切换1.Anaconda切换2.Pycharm切换
清除conda缓存:有时候,conda的缓存文件可能会损坏。运行以下命令来清除缓存:
目的:安装64位最新版本(Miniconda3-py39_24.1.2-0-Linux-x86_64.sh)
序 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。 个人尝试了很多类似的发行版,最终选择了Anaconda,因为其强大而方便的包管理与环境管理的功能。该文主要介绍下Anaconda,对Anacon
若你的项目中用到的库比较多,请先看4. 第三方库。 python官网下载:https://www.python.org/downloads/windows/,下图为安装成功。
最近(2019-05-08 )很多人反映conda镜像挂掉的问题,所以我有必要给粉丝测试一下:
在使用 VS code 调试Linux远程代码时报错,could not find or load the Qt platform plugin "xcb",本文记录解决方案。 错误复现 VS code 调试远程代码时报错、 This application failed to start because it could not find or load the Qt platform plugin "xcb". Available platform plugins are: linuxfb, mi
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。
大多数 Python 的初学者们都曾为配置环境问题或者选择便利的编辑器等问题头疼,所以这里推荐使用 Anaconda 来管理你的安装环境和各种工具包。
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