如果是Ubuntu Linux自带的Python3，标准库不会安装venv，需要执行命令安装
虚拟环境（virtual environment），它是一个虚拟化，从电脑独立开辟出来的环境。通俗的来讲，虚拟环境就是借助虚拟机来把一部分内容独立出来，我们把这部分独立出来的东西称作“容器”，在这个容器中，我们可以只安装我们需要的依赖包，各个容器之间互相隔离，互不影响。
虚拟环境是一个将不同项目所需求的依赖分别放在独立的地方的一个工具,它给这些工程创建虚拟的Python环境。它解决了“项目X依赖于版本1.x,而项目Y需要项目4.x”的两难问题,而且使你的全局site-packages目录保持干净和可管理。
版本下载（清华镜像）：wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
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pip是我们使用python时最常用的一个工具，我们安装卸载更新Python的第三方库都是依靠这个命令来实现的，即使我们是使用pycharm来管理我们的第三方库，本质上还是通过pip来实现第三方库的安装卸载更新的。因此，对于一些在使用pip时出现的报错，进行一些经验的总结就很有必要了。
virtualenvwrapper是用来管理virtualenv的扩展包，用着很方便。
一、Python环境管理（mac系统） 1、安装： 下载python安装包：https：//www.python.org/ Python安装文档（windwos系统）： https：//testing-studio.com/t/topic/57/4 2、查看安装结果 终端中输入 python （对于Mac和Linux系统会本身自带一个较低的Python版本） mac系统的安装Python的默认路径是：/usr/local/bin/python3.8 设置软链接 ln -f /usr/local/bin/python3.8 /usr/local/bin/python (这时就指定了对应Python的版本，配置环境变量) 3、配置环境变量 查看环境变量文件（PATH） 查看环境变量的文件 vim ～/.bash_profile。输入export PATH=PATH:/usr/local/bin并保存 二、Pycharm 安装：http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows 安装说明：https://www.runoob.com/w3cnote/pycharm-windows-install.html
用Linux自带的下载工具wget下载(当前的最新版本python3.6.0),进入个人用户下面的Downloads下 cd ~/ｔｍｐ/ wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.0/Python-3.6.0.tgz 开始下载，下载完成后新建一个安装软件的目录： mkdir /usr/local/python3.6 解压安装包： tar -xvzf Python-3.6.0.tgz 配置安装路径： 执行错误检查空格 ./configure-prefix =
jupyter因为其在python框架下具有一个较为人性化的设计,从而在数据分析,python教学,以及python的快速学习中大放光彩.
pip install virtualenv pip3 install virtualenv
大晚上突然有用户求救，说我们提供的Jetson Xavier NX开发套件里的64G TF卡的系统突然进不了图形界面了。
我们交叉编译Linux的时候可能需要添加新的头文件，这个头文件放在哪里。编译应用程序和内核程序不太一样，分别说。
1.直接pip install安装（有网的环境下通用） ： 在python–>default setting–>project interprer–>add（Pycharm专用）
pip在线安装十分方便，有时候某些服务器并没有直接联网，需要下载好安装包上传到服务器上进行安装，不经常用，还是有点小麻烦的。
最近迷上了Python，要说为什么呢？Python语法简单，功能强大，有广泛的第三方库能快速编程实现自己的想法（无需重复去造轮子）。就像某位前辈说的：“人生苦短，学会偷懒…”，配置好sublime text照着网上教程直接上手写个小程序入门。
在某些情况下，你不用覆盖已有的PYTHONPATH，只需要在开头或结尾加上新的路径即可。
对电脑稍微有点常识的朋友相信都玩过，比如VMware,virtualbox，或者你用电脑端的模拟器玩手机端的游戏也是一样，其实就是一个假的空间，在Python这里，虚拟环境就是虚拟的开发环境，你可以在里面做任何正常的操作，并且 不会对外部真实电脑环境有任何影响
python & cuda & cudnn & 显卡型 & tensorflow 版本如果匹配不好，可能会踩坑。。 本篇文章，讲述了 全套安装过程 与 我所踩过的坑。
安装python3.5以上版本，不要装最新版本，最新版本的python可能会有bug，老版本更稳定一些。
但是由于工作需要，我们的个人PC上可能需要多个python版本共存，应该进行什么样的设置呢，本章内容就针对这个问题进行分析和使用的介绍
现在python3是趋势，很多公司已经逐渐使用python3，但是对于爬虫来说，我们现在仍需用2.7，所以现在我们安装Python2.7.9版本
当我们在使用Python的时候，经常会使用pip来安装第三方包，那么我们会遇到这样两个问题：
已解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘
如果说目标检测落地最广的是哪个算法，yolo系列肯定有一席之地，本文为大家介绍yolov5s 4.0模型如何转换为caffe模型并推理，据我所知，华为海思NNIE只支持caffe模型的转换，所以yolov5模型要想在海思芯片上部署，转换为caffe模型是有必要的（在我的1070显卡上，yolov5s 4.0 的模型inference做到了11ms一帧！）
听说，AI研究生毕业前就被企业50万年薪挖走了？三五年后，还很有可能涨至百八十万？？EXO me？？？看来，是贫穷限制了我的想象力。 于是，作为没基础、没经验、没背景、也没颜值的一只AI小白，我也定下了一个小目标，那就是玩转AI大法，坐拥百万年薪，走上人生巅峰。嗯，毕竟梦想还是要有的，万一就和马云爸爸一样犯下大错了呢？/严肃脸 当然，面对满屏的人工智能、机器学习，来自各个专业的人员无不蠢蠢欲动。那如何才能在这场AI盛会里分得一杯羹呢？难道要从高等数学、线性代数、Linux系统、C++、JAVA一步步学过来？
我们在开发django项目时，都需要搭建python的开发环境，如果项目越来越多的话，并且每个项目使用的库版本不一样，这样需要给每个项目绑定一个单独的环境来使用，比如django有很多个版本，1.0和2.0。我们就需要使用虚拟环境来解决这个问题。
# 1. 安装 python # 2. 安装virtualenvwrapper # 3. 虚拟环境相关操作 # 4. 进入虚拟环境， 安装django # 5. 安装编辑器 # 6. 安装mysql # 7. 安装pymysql
大多数小伙伴在第一次接触 python 的时候都会被它强大的包所吸引，想要写一个网站可以使用 Django ，想要做数学运算就想到了 Numpy ，想做数据分析可以用 Pandas 等等
【GiantPandaCV导语】本文为大家介绍了一个caffe部署yolov5 模型的教程，并开源了全部代码。主要是教你如何搭建caffe推理环境，对yolov5模型做onnx格式转换，onnx模型转caffe模型，实测在1070显卡做到了11ms一帧！
此文为交流群「TensorFlow群」呵呵哒贡献，自己在win10中安装时踩过的坑，希望还被这些问题困扰的小伙伴，看完此文后能豁然开朗，同时没有安装过的以后可能会用到的小伙伴，可以收藏下，以备后用。
AList 🗂️ 一个支持多种存储的文件列表程序，使用 Gin 和 Solidjs。 一键脚本安装 仅适用于 Linux amd64/arm64 平台。 默认安装在 /opt/alist 中。自定义安装路径，将安装路径作为第二个参数添加，必须是绝对路径（如果路径以 alist 结尾，则直接安装到给定路径，否则会安装在给定路径 alist 目录下） 安装命令 默认路径 自定义路径 curl -fsSL "https://alist.nn.ci/v3.sh" | bash -s install cur
【Python】VMware vSphere是什么中已经说过需要使用python的背景了（java不会，.Net SDK没有与时俱进），没办法，只有去试试python。不过距离上一次使用python，已经过去了4年了。革命需要，必须快速把python捡起来，看懂项目，并编写python脚本。我大致总结如下几个方面，便可完成快速复习。
Mac用户安装 python会比较方便,直接到官网：https://www.python.org/downloads/mac-osx/下载安装包， 下载自己需要的版本，默认路径安装即可。之后的某节会讲到如何给Mac中的python安装其他模块， 比如比较常用的numpy 或者matplotlib.
本章将介绍路由的通信原理，主旨是让大家理解路由的过程，而实验是次要的。在实际生产环境中，都使用的是企业级路由器，不会使用windows或Linux主机做路由用，所以读者应该把握好学习重点，更多的去思考通信原理。
0、Python Enhancement Proposal。（PEP，Python增强建议书）
在日常运维作业中，经常会碰到路由表的操作。下面就linux运维中的路由操作做一梳理： ------------------------------------------------------------------------------ 先说一些关于路由的基础知识： 1）路由概念 路由： 跨越从源主机到目标主机的一个互联网络来转发数据包的过程 路由器：能够将数据包转发到正确的目的地，并在转发过程中选择最佳路径的设备 路由表：在路由器中维护的路由条目，路由器根据路由表做路径选择 直连路由：当在路由器
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，其使用，具有跨平台的特点，可以在Linux、macOS以及Windows系统中搭建环境并使用，其编写的代码在不同平台上运行时，几乎不需要做较大的改动，使用者无不受益于它的便捷性。
DeepMind Control Suite 是 DeepMind 最新开源的，一套有标准化结构的持续控制任务，旨在成为强化学习 Agent 的性能基准。Control Suite 由 Python 编写，并由 MuJoCo 物理引擎驱动。 论文： https://arxiv.org/abs/1801.00690 代码： https://github.com/deepmind/dm_control 演示视频： 安装和要求： 1.从 MuJoCo（http://www.mujoco.org/） 上下载 M
按照惯例，应该先向大家问一句新年快乐呀~感谢大家在我常年不更新的前提下还没有取关。好了，作为新年的第一篇推送，趁着假期还没结束，今天给大家来个福利：一行代码下载资源。
rz，sz 是Linux/Unix同Windows进行ZModem文件传输的命令行工具。优点就是不用再开一个sftp工具登录上去上传下载文件。 安装命令： yum install lrzsz 从服务端发送文件到客户端： sz filename 从客户端上传文件到服务端： rz 在弹出的框中选择文件，上传文件的用户和组是当前登录的用户 SecureCRT设置默认路径： Options -> Session Options -> Terminal -> Xmodem/Zmodem – ->Dire
我们了解了动态库和静态库的相关概念，但是我们还是不理解库是个什么东西。 假设，我们做了一个小程序，只希望提供给用户小程序的功能，不希望暴露我们的源码。我们可以选择给用户提供我们的.o可重定位目标二进制文件（gcc -c 文件）与头文件。让用户使用我们提供的.o文件和.h文件进行链接即可。（在编译时，只需要把源文件编译成.o文件，再将其链接即可形成一个可执行程序，因此我们可以直接提供,o文件）。 文件add.c
mkvirtualenv --python='/root/anaconda3/envs/MyDjango/bin/python' MyDjango
环境介绍： OS:RHEL 5.5 Python版本：2.7.6 Python之所以强大，最重要原因是Python有很丰富的库(模块)可以比较方便地处理各种各样的问题。 那么问题来了，Python的第三方modules一般安装在哪？ Unix(Linux): prefix/lib/pythonX.Y/site-packages 默认路径：/usr/local/lib/pythonX.Y/site-packages Windows: prefix\Lib\site-packages 默认路径：C:\PythonXY\Lib\site-packages 另外，在Unix-like系统上，Python自身build-in的模块一般位于：/usr/lib/pythonX.Y/site-packages 从源代码安装模块的命令一般为：setup.py install 当然，可以根据需要改变默认的第三方模块安装路径，在命令中可以加上参数：–user, or –home, or –prefix and –exec-prefix, or –install-base and –install-platbase 等来指定安装路径。 需要注意的是：模块的安装路径一定要在 sys.path 这个List中，才能在脚本中可以正常地 import 进来。 关于模块的安装， Python官方参考文档是： https://docs.python.org/2/using/windows.html#finding-the-python-executable
页面有个Source Code可以将其源码下载下来，右上角两处功能点是图片大小调整、图片转换，可以上传文件仅支持jpg、png格式文件
建议输入yes，输入No的话还需要自己手动添加路径，否则conda将无法正常运行
bitcoin.conf是比特币核心程序bitcoind的配置文件，本文将介绍bitcoin.conf的默认路径，并给出bitcoin.conf文件中主要配置项的说明。
总共涉及3种方式，来源有huggingface、modelscope，个人学习因为笔记本电脑、网络缘故，选择代码自动下载默认路径然后cp到指定路径。
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