介绍 Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供python环境管理和包管理功能,可以很方便在多个版本python之间切换和管理第三方包,Anaconda 使用 conda 来进行 Python 环境管理和包管理。 安装 可以从 Anaconda 官方网站下载 https://www.anaconda.com/。 这里安装的是Linux版本 ./Anaconda2-5.0.0.1-Linux-x86_64.sh 安装完成后,Anaconda
Problem & Solution Problem_0 $ conda update conda Traceback (most recent call last): File "/home/hok/anaconda2/bin/conda", line 6, in <module> sys.exit(conda.cli.main()) File "/home/hok/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/conda/cl
众所周知Python常用的版本有2.x和3.x,常常会引起版本问题。由于我在Linux系统中已经安装有Python3.x和对应的TensorFlow,现在遇到需要跑在Python2.x下的TensorFlow工程时,就很麻烦,因此可以用Anaconda来建立一个独立的小环境来另外安装Python2.x及其对应的TensorFlow来跑这个工程。
一、安装Anaconda 1.下载 下载地址为:https://www.anaconda.com/download/#linux 2.安装anaconda,执行命令: bash ~/Downloads
前言: 对于深度学习来说,各种框架torch,caffe,keras,mxnet,tensorflow,pandapanda环境要求各一,如果我们在一台服务器上部署了较多的这样的框架,那么各种莫名的冲突 会一直伴随着你,吃过很多次亏之后,慢慢的接触了Anaconda,真的是很爽的一个功能,来管理环境配置。我们进行tensorflow安装的时候,还是使用Anaconda,鉴于国内墙太高 ,我们使用了Tsinghua的镜像文件,清华大学的Anaconda介绍地址见:https://mirror.tun
我在B站上面讲解过软件安装全集,其实是怕新手还没入门就放弃,所以只是简单分类,然后强调大家尽量不要碰C源代码软件,能conda就conda,实在不行找二进制可执行程序:
本文介绍了如何使用决策树和可视化工具来分析和解释数据。首先介绍了决策树的基本概念和作用,然后介绍了一种可视化决策树的方法。最后通过Iris数据集演示了如何使用决策树和可视化工具进行数据分析和预测。
根据提示按回车键阅读,注意按一次回车之后左下角会显示一个“--More--”,意思是许可信息还没显示完,一直按回车,直到最后许可信息显示完出现下面提示:问你是否接受许可文件,输入yes 继续安装即可。之后就提示你要将 Anaconda 安装在目录/home/yourname/anaconda2 下面:(建议使用此目录)直接按回车键表示使用此目录,此时就进行安装过程了,等待安装完之后会询问是否把 anaconda 的 bin 添加到用户的环境变量中,选择 yes。
错误信息:bunzip2: command not found [/root/anaconda2] >>> PREFIX=/root/anaconda2 Anaconda2-5.0.0-Linux-ppc64le.sh: line 317: bunzip2: command not found tar: This does not look like a tar archive tar: Exiting with failure status due to previous errors [root@no
在使用PySpark进行开发时,由于不同的用户使用的Python环境不同,有基于Python2的开发也有基于Python3的开发,这个时候会开发的PySpark作业不能同时兼容Python2和Python3环境从而导致作业运行失败。那Fayson接下来介绍如何在提交PySpark作业时如何指定Python的环境。
Fayson在前面的文章《0483-如何指定PySpark的Python运行环境》介绍了使用Spark2-submit提交时指定Python的运行环境。也有部分用户需要在PySpark代码中指定Python的运行环境,那本篇文章Fayson主要介绍如何在代码中指定PySpark的Python运行环境。
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。
当我们用命令行在浏览器中启动jupyter notebook后需要点击右上角的New创建新的python文件,此时会报错。在Linux下可以用命令行解决这个问题。首先需要找到anaconda2中jupyter文件,在anaconda2中的share文件中,对jupyter执行如下命令,来修改jupyter的权限:
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。
前面给大家介绍了☛m6A甲基化数据分析流程,提到过两个peak calling的软件
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 --
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。
2.安装完anaconda后打开anaconda promp命令行promp,输入conda list.
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
网上看到一种说法是由于tensorflow版本过低的问题,这里我的环境中tensorflow的版本是1.2.1,查看版本号的方法:终端命令查看TensorFlow版本号及路径。这种说法的解决方案当然就是升级tensorflow版本了。由于比较麻烦我没有选择这种方法。
本文介绍了在Ubuntu 14.04+CUDA8.0+Anaconda2+Python2.7环境下,使用cmake编译caffe和Pycaffe的详细教程。首先介绍了如何安装Anaconda2,然后说明了编译Caffe所需的依赖库,最后演示了如何在终端使用命令行编译Caffe和Pycaffe。
安装 官网 https://www.anaconda.com/ 选择 Python 3.7 版本
Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版,支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。
经过多次安装不同版本的tensorflow 和 keras ,发现问题依旧存在。而且在python环境下使用命令:
Hyperledger目前只支持2.7,但是3.6明显对编码解析更好。 所以只好找个快速切换版本的办法了。。。
Theano是最老牌的深度学习库之一。它灵活的特点使其非常适合学术研究和快速实验,但是它难以调试的问题也遭到过无数吐槽。其实Theano本身提供了很多辅助调试的手段,下面就介绍一些Theano的调试技巧,让Theano调试不再难。 以下的技巧和代码均在Theano 0.8.2 上测试通过,不保证在更低的版本上也可以适用。 如何定位出错位置 Theano的网络在出错的时候,往往会提供一些出错信息。但是出错信息往往非常模糊,让人难以直接看出具体是哪一行代码出现了问题。大家看下面的例子: import thea
本周发的有点晚了,本来周三发的,有点生病,就拖到现在了,希望大家见谅。接着上一篇的内容,讲解一下Python中的黑科技。如果大家想回顾上文,可以点下面的链接:
官网: https://www.anaconda.com/ 下载: https://www.anaconda.com/distribution/
1、python环境为Anaconda2,安装的环境为python2.7.12。 安装Anaconda2,路径为https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ Anaconda2默认为base,重新生成一个虚拟环境(默认安装的base安装了太多模块,生成exe运行速度较慢)
一键 安装Ananconda 的 bash文件 源码: echo 'Install Anaconda2' bash ../../Anaconda2/Anaconda2.sh 一键 设置conda永久镜像 的 bash文件 源码: echo 'Add permanent mirror' conda config --add channels 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/' conda config --s
如何在jupyter中同时使用python2和3? 由于我是通过anaconda来安装的Jupyter Notebook,所以首先需要解决Anaconda2(Python2)和Anaconda3(Python3)的共存。 只需要将Anaconda3的安装目录选在D:\Anaconda2\envs子目录下即可。详细安装教程请看这篇博文:http://blog.csdn.net/infin1te/article/details/50445217 安装完成之后,在CMD里面直接输入python会启动Python2
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Caffe支持的有三种:MKL,AtLas,OpenBlas。 OpenBlas是完全免费的,所以这里就安装它了:
用过一段时间的caffe后,对caffe有两点感受:1、速度确实快; 2、 太不灵活了。
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参考文章:http://blog.csdn.net/u013581118/article/details/52081987
鉴于越来越多的人想要学习python,但是,有很多人在安装python第三方库的时候,陷入了无止境的痛苦之中,为什么呢?因为遇到了各种坑。 ——安装报错,报错了不知道怎么解决。 于是,开始郁闷、烦恼。 出现这种情况的其中一个重要原因,就是python的环境配置。 很多人以为不就安装个软件吗。如果你有这种想法,就大错特错,如果连第一步python的环境配置就做不好的话,将会对今后的使用带来极大的麻烦。 所以本文应运而生。 对于入门学习python,建议安装python+anaconda+pycharm。详细介
编程的人,特别是学过c语言,使用过很长时间c的人,都会觉得,python这种语言跟matlab一样,没什么内涵,很easy。一开始也是这么想的,那是慢慢的,越来越觉得,人生苦短,我用python的理念其实不对。python完成一些小制作是很easy的事情,但是真正要成为一种工具,其实还是要考虑很多事情。近期实习的过程中,这种感觉越来越强烈了。
二。安装jupyter 需要安装jupyter,理论上安装好anaconda后就能够运行了,可以试试conda命令是否有效,未找到jupyter命令则pip安装
有时候,我们的电脑上或许会同时安装多个python的环境,譬如,我的电脑上同时装了anaconda2和3。
随着Hadoop平台的普及和Python语言的流行,使用Python语言访问操作HDFS的需要,Python也提供了多个访问HDFS的依赖包(如:pyhdfs、HdfsCLI、pywhdfs),这些依赖包都是通过API的方式与HDFS进行交互。本篇文章Fayson主要介绍使用pywhdfs访问Kerberos环境下的HDFS。
实验室新装了keras,发现keras默认后端是tensorflow,想换回theano,看了官方文档也没搞懂,最终搞定,很简单。
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:
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Kafka支持多种客户端语言(C/C++、Go、Java、JMS、.NET、Python)。Fayson在前面多篇文章介绍了Java访问Kerberos和非Kerberos环境下的Kafka,参考《如何使用Java连接Kerberos的Kafka》。本篇文章Fayson主要介绍使用Python2访问Kerberos环境下的Kafka。在学习本篇文章内容前你还需要知道《如何通过Cloudera Manager为Kafka启用Kerberos及使用》。
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。
我将详细讲述在学Python初期的各种手忙脚乱的问题的解决,通过这些步骤的操作,让你的注意力集中在Python的语法上以及后面利用Python所解决的项目问题上。而我自己作为小白,很不幸的没有错过任何的坑,都跳了进去,所以在这里写下经验贴,一方面希望能给后来的学者能够高效的避开这些坑,另一方面也算是自己的总结与警告。
在SQLAlchemy中,通过declarative_base创建的基类可以通过多层次的继承建立继承关系。这允许你在数据库中创建具有继承结构的表。在我使用某数据库做中转的时候,经常会遇到各种各样的问题,例如下面的问题,通过记录并附上完美的解决方案,以便为查询更加方便。
在用R/Rstudio本地处理数据时,数据量很大时往往难以处理,其实在服务器上也可以装Rstudio,服务器版本的Rstudio-server是可以通过服务器的ip地址远程连接的,但是需要管理员权限。
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