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安装:Anaconda是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。使用Anaconda可以通过创建多个独立的Python环境,避免用户的Python环境安装太多不同版本依赖导致冲突。
现如今,Python的应用愈来愈广泛,且对于常用的发行版Linux操作系统来说一般都会预装Python环境,这给Python学习者带来了福音,因为在Windows操作系统上安装Python环境还需要配置各种环境变量。但是Linux环境下也会存在一些问题,比如Linux系统默认的Python版本一般为2.7,而如今的发行版已经到了3.9,因此能够在操作系统上简单地完成不同Python发行版的的切换十分必要。本文主要介绍一种以Ubuntu为例在Linux上的使用conda对Python版本进行控制的方法。
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。
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什么是conda? conda是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统,用于安装多个版本的软件包及其依赖关系,并在它们之间轻松切换。
–name:也可以缩写为 【-n】,【yourEnv】是新创建的虚拟环境的名字,创建完,可以装anaconda的目录下找到envs/yourEnv 目录
miniconda 官网:https://conda.io/miniconda.html anaconda 官网: https://www.anaconda.com/download/#macos
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。
今天,安装conda因为默认安装时,环境变量选择的是on,然后我不小心点了过去,于是 开始,一个小时的安装记。。。。。 写一遍文章,记录一下,防止自己不再掉坑 先说一下conda吧 Conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统,用于安装多个版本的软件包及其依赖关系,并在它们之间轻松切换。 下面是conda的一些基本命令: 升级 conda update conda conda update anaconda conda update anaconda-navigator //update最新版本的anaconda-navigator 卸载 计算机控制面板->程序与应用->卸载 //windows rm -rf anaconda //ubuntu 最后,建议清理下.bashrc中的Anaconda路径。 conda环境使用基本命令: conda update -n base conda //update最新版本的conda conda create -n xxxx python=3.5 //创建python3.5的xxxx虚拟环境 conda activate xxxx //开启xxxx环境 conda deactivate //关闭环境 conda env list //显示所有的虚拟环境
-添加镜像源:conda config -add conda config --show
安装 官网 https://www.anaconda.com/ 选择 Python 3.7 版本
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。
Jupyter美化: https://www.cnblogs.com/dotnetcrazy/p/8760189.html
**注意:**NCBI其实已经更新了一个多线程抽取工具fasterq-dump,可以在sratools的bin目录里找到,但是文档没有写,没有特殊需求的话,可以考虑直接用新工具替代。
Anaconda是一个开源的Python发行版本,包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项,可以用于包管理器和环境管理。比如A项目中用了Python2,而B项目使用Python3,而同时安装两个Python版本可能会造成许多混乱和错误,这是使用Anaconda就可以为不同的项目建立不同的运行环境。
Ubuntu下载、配置、运行Anaconda Ubuntu环境下下载、配置、运行Anaconda,环境变量配置等 文章目录 Ubuntu下载、配置、运行Anaconda 下载anaconda 在文件目录打开终端 下载 添加环境变量 启动Anaconda Anaconda常用命令 下载anaconda 📷 在文件目录打开终端 📷 下载 sh Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh 📷 默认安装在/home/master/anaconda3目录下 添加环境变量 sudo
在Anaconda官网或者在清华 Anaconda 镜像下载。根据自己电脑配置选择32位还是64位,下在最新版本。 我安装的链接:https://pan.baidu.com/s/1P9gTwLRDp9f770rK_D1clQ 提取码:1xqf
写在前面:最近听了生信技能树安排的几个大佬分享,有精通单细胞的大佬,也有将R融会贯通的师兄,他们常常会提到一个概念:Github,在生活中好像也经常会听到Github这个东西,抱着好奇的心态我去简单研究了一下Github,至少了解一下Github是什么以及Github能用来干什么,本文也就这些问题分享一下我了解到的内容。
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)!
注意,本文适合有一定Linux基础但对 Linux 下使用Pytorch进行深度学习不熟悉的同学。
conda这个东西,非常多人给我推荐过,即使是像我这样安装过上千款生物信息学软件的高手有时候也很痛苦各个软件的依赖关系,如果有省事的,我也比较乐意迁移我的习惯,但是,悲剧来了。
理论上在个人Windows电脑上面做生物信息学数据分析是不实际的,因为太多的生物信息学相关软件的开发者对windows并不熟练,没办法提供完善的基于windows操作系统的软件。 而且个人Windows电脑配置肯定不会太高,一般的组学测序数据都是10~500G一个样本,而且很多软件运行的时候对内存要求很高,最后这些数据的分析过程会非常耗时,个人电脑在硬盘,内存,cpu方面均不足以承担这个重任。
参考:https://www.jianshu.com/p/29ca12036f5d
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:
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!!!
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 微笑.jpg),miniconda则是精简版,需要啥装啥,所以推荐使用miniconda。
第 5 章 计算资源及编程 5.1 硬件配置 理论上在个人Windows电脑上面做生物信息学数据分析是不实际的,因为太多的生物信息学相关软件的开发者对windows并不熟练,没办法提供完善的基于windows操作系统的软件。 而且个人Windows电脑配置肯定不会太高,一般的组学测序数据都是10~500G一个样本,而且很多软件运行的时候对内存要求很高,最后这些数据的分析过程会非常耗时,个人电脑在硬盘,内存,cpu方面均不足以承担这个重任。 所以一般建议使用配置比较高的服务器,而且建议给服务器安装linux系
根据你的操作系统(如Windows, macOS, Linux)选择合适的安装器版本。
Linux是一个多用户的操作系统。每个用户登录系统后,都会有一个专用的运行环境。 通常每个用户默认的环境都是相同的,这个默认环境实际上就是一组环境变量的定义。 环境变量是全局的,设置好的环境变量可以被所有当前用户所运行的程序所使用。 用户可以对自己的运行环境进行定制,其方法就是修改相应的系统环境变量。 环境变量有很多,需要重点理解的就是PATH,很多时候大家看到教程某些软件的使用,比如 mkdir -p ~/tmp/chrX_Y/hg19/cd ~/tmp/chrX_Y/hg19/#conda inst
来自于我之前的博客:https://blog.csdn.net/iamoldpan/article/details/78562500
这里说一下为什么不是Anaconda,因为它太占内存了,足足有5G左右,我的云服务器才40G硬盘,实在是玩不起呐。
官网地址:Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform
【友情提示:可以放到家目录的bashrc下,方便以后修改。输入:/home/你的用户名/.bashrc。只不过这种安完以后需要再source ~/.bashrc激活环境变量】
2:运行下载好的Anaconda,执行命令:bash XXXXXXXXX(就是Anaconda文件的名字)
最近在逛 Github 的时候发现了一款神器,叫做 Open Interpreter,主要是用来实现在本地和大语言模型进行交互的,通过大语言模型将自然语言转换为脚本代码,然后在本地执行从而实现目标。
昨天在听完生信技能树关于环境变量的课以后生信入门课-2021第7期,醍醐灌顶,又去鸟叔的书里翻了翻,趁我现在还记得,抓紧把笔记做下来,所以本期介绍环境变量。
1、Anaconda简介2、Anaconda安装(Linux和Windows)3、Conda的包管理与环境管理
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。
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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。
如果不想每次退出然后进入,直接切换环境也可以这样source activate:
本文最先发布在:https://www.itcoder.tech/posts/how-to-install-anaconda-on-ubuntu-20-04/
1. 写在前面 搞算法的同学也都明白,一个比较完美的python环境是多么的重要。这篇文章打算把一些必备的python环境配置过程记录下来,这样不管是新到了公司实习或者就职,还是新换了电脑,都可以借鉴这篇快速把环境搭建起来啦 😉 由于我也是重装了系统,所以算是从0开始搭建python环境,这次从anaconda安装开始, 然后到cuda的相关安装配置,再到cudnn的安装配置,然后从anaconda中建立虚拟tensorflow和pytorch的虚拟环境,再各自的虚拟环境里面安装jupyter noteb
使用:pycharm版本2020.1.4,python3.6,cuda9.0,conda4.5.4;file transfer功能使用了FileZilla。
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。
首先,我的服务器分配的IP是10.0.3.153,端口是9380至9389,服务器的域名为ras.sysu.edu.cn
PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库,用于自然语言处理等应用程序它主要由Facebook的人工智能小组开发,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络,这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。PyTorch提供了两个高级功能:
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:
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