很多开发者用自己的电脑开发,然后将程序部署在内网。如果内网无法访问互联网,部署就相当麻烦,你需要将应用程序依赖的包也传输到内网。如果是 Python 应用,还需要使用 pip 安装一下依赖包,对于某些需要编译安装包,windows 环境下安装过程中还可能报错,linux 可能提示缺失必要的头文件等,安装这些依赖包会耗费较多的时间,对自己的技术提升其实没有帮助,是要尽可能避免的。
在 Python 的環境中,許多人都習慣使用 PIP 指令來管理模組的安裝、更新與移除的動作。但是最近我一直遇到一個問題,就是下完 PIP 指令執行完後都會在最後出現要求更新 PIP 版本的訊息,例如:
Ubuntu1804系统在安装完成以后,自动就安装好了Python3.6版本,可以直接使用python3命令来运行python脚本。但是,每次使用都需要输入python3,而不是我们常使用的python指令,在这里,我们可以通过设置,直接使用python指令来代替python3指令。
安装/卸载第三包,注意对于windows用户请使用管理员身份打开命令端口,能避免各种莫名其妙的错误:
在 2022 年的今天,配置一台 Ubuntu 16.04 的 pwn 环境还是有一些必要的,我知道 Ubuntu 18.04或者更高版本可以修改 glibc 版本,以适应题目要求,但作为初学者来说,与教学环境保持一致是非常重要的,避免由于环境带来额外的影响
但在开始之前,先来看看一个最简单的使用 TensorFlow Python API 的示例代码,这样你就会对我们接下来要做的事情有所了解。
Docker镜像由只读层组成,每个层都代表一个Dockerfile指令。这些层是堆叠的,每一层都是前一层变化的增量。示例Dockerfile:
进入根用户方法:https://mp.weixin.qq.com/s/RT_Yw-NB7LS1f1P59yPrbg
Ansiable 是新出现的自动化运维工具,基于 Python 开发,集合了众多运维工具(puppet、chef、func、fabric)的优点,实现了批量系统配置、批量程序部署、批量运行命令等功能。 ansible 是基于 paramiko 开发的,并且基于模块化工作,本身没有批量部署的能力。真正具有批量部署的是ansible所运行的模块,ansible只是提供一种框架。ansible不需要在远程主机上安装client/agents,因为它们是基于ssh来和远程主机通讯的。
GAIR 今年夏天,雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”(简称GAIR)。大会现场,谷歌,DeepMind,Uber,微软等巨头的人工智能实验室负责人将莅临深圳,向我们零距离展示国外人工智能震撼人心、撬动地球的核心所在。在此之前雷锋网将网罗全国顶尖的人工智能和机器人专家和各大公司的首席科学家,同这些国际大拿同台交流。如果你不想错过这个机会,请用邮件直戳我心,lizongren@leiphone.com AI这个概念好像突然就火起来了,年初大比分战胜李世石的AlphaGo成功的吸引
1.Linux下python3 的安装 1.1下载python3的源码包 # Linux下执行 # 版本可自主选定 # wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.7/Python-3.6.7.tar.xz 1.2解压源码包到 /opt 目录下 1.3安装 python3 所需要的软件依赖,等待全部完成再执行下一步 # Linux下执行,直接复制,yum下载,注意空格 yum install gcc patch libffi-devel python-devel
人工智能突然火了起来,至今已经有无数的智能化产品别大家认识及使用。比如:之前的李世石与AlphaGo大战、无人驾驶、无人超市,以及现在的无人酒店(阿里)、智慧小区,乃至于现在的仿人机器人等产品,都在不断实现科幻片中我们觉得不可能的技术,现在都在一一实现。
Py't'hon语言与Linux系统管理 Py't'hon生态工具 打造命令行工具 文本处理 Linux系统管理 使用python监控Linux系统 文档与报告 网络 Python自动化部署 深入浅出Ansible 使用Python打造Mysql专家系统
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。
不像Unix/Linux系统默认安装了Python环境,Windows下安装Django 前请先确保已经安装了Python环境。Python官网下载,根据需求下载完毕即可安装,注意在安装时要勾选 add to path. 安装完毕 win+r 打开cmd 输入 python –version 验证是否安装成功。
推荐用电脑观看(因为排版的缘故,手机屏幕无法显示完整的指令,请在浏览器里复制下面链接):
1、安装依赖包 1)首先安装gcc编译器,gcc有些系统版本已经默认安装,通过 gcc --version 查看,没安装的先安装gcc,yum -y install gcc,由于本人的linux系统中已经安装了,出现了下面界面。
在上一篇博客中执行过conda的更新以及用conda安装了gxx_linux-64之后,再执行pip的一些指令时,就会给出如下所示的报错:
最近在更新我服务器上的python以及pip版本的时候,碰见了令人头痛的问题,就是我执行了升级指令之后,升级也正常的Successfully Complete!了,但是我用python -V或者pip -V查看版本的时候,发现还是原来的版本,没有变化,解决了半天才发现问题所在,这里就记录一下,能帮助有需要的人。
首先,我们需要更新一下软件源,关于从Jetson Nano开发板中更改软件源的方法,请参考:Chuanrui の 初见之旅-NVIDIA Jetson nano 开发板 Ubuntu系统更换镜像源 (1314.cool):
这篇文章主要介绍了Python安装whl文件过程图解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
安装whl文件也是迫不得已的最后选择,因为有些包其他指令没成功,如果安装了anaconda会方便很多,详见另一篇https://blog.csdn.net/weixin_41592575/article/details/89372297
PyPI(Python Package Index)是python官方的第三方库的仓库,所有人都可以下载第三方库或上传自己开发的库到PyPI。官方推荐使用pip包管理器来下载第三方库。
kali 最新版本的安装好后是没有w3af的。(官方网站下载的2017最新版),(2016版的是有w3af的)。下面就开始安装w3af。
备注:所以使用的操作系统环境为CentOS 6.2 编译安装python 2.7及ipython 1、下载所需要的程序包 ipython-1.2.1.tar.gz Python-2.7.6.tar.xz # 请从官网下载指定的程序包。 2、使用yum安装readline程序包 ~ ]# yum -y install readline-devel 如果不安装这个程序包,有可能导致python交互界面无法使用删除键”Backspace” 3、安装gcc包,为编译python做准备 ~ ]# yum -y ins
step2,通过pip安装tensorflow:pip install tensorflow=1.5
Linux系统中默认的python版本为Python 2,而根据Python的官方邮件消息,Python 2即将于2020年终止所有的支持。简单的将Python由2升级至3则会有很大的技术风险隐患,因为Linux的一些常用指令,如yum指令,会对python存在依赖。所以我们需要找到一种对linux系统无影响的python3环境搭建过程,而本文即是对此的记录和思考。
解压后依次执行以下命令安装 sdk。 cd tencentcloud-sdk-python python setup.py install 示例代码 说明:所有示例代码仅作参考,无法直接编译和运行…13711112222为手机号,最多不要超过200个手机号 req.phonenumberset = # 模板 id:必须填写已审核通过的模板 id,可登录 查看模板 id req.templateid = …
什么是angr: angr是一个二进制代码分析工具,能够自动化完成二进制文件的分析,并找出漏洞。在二进制代码中寻找并且利用漏洞是一项非常具有挑战性的工作,它的挑战性主要在于人工很难直观的看出二进制代码中的数据结构、控制流信息等。angr是一个基于python的二进制漏洞分析框架,它将以前多种分析技术集成进来,它能够进行动态的符号执行分析(如,KLEE和Mayhem),也能够进行多种静态分析。 angr的基本过程: 1)将二进制程序载入angr分析系统 2)将二进制程序转换成中间语言(intermedi
本周我们在社区问答中精选出开发者在使用Linux安装时遇到的技术难题,可以到PaddlePaddle公众号【常见问答】专栏上寻求解决方案,更好的帮助新用户在安装过程中答疑解惑。
最近公司给我们分配了2台虚拟机服务器用于强化学习训练,我们在虚拟环境中安装好了TensorFlow环境后,在import tensorflow时发现报了下面的错误: 于是我去Google搜索了下出现这个错误的原因,发现是因为我们服务器的CPU不支持AVX指令集导致的,而使用pip安装的TensorFlow需要依赖AVX指令集,为了确认我们的CPU是否真的不支持AVX指令集,我使用cat /proc/cpuinfo 命令查看了下目前CPU指令集支持情况,发现我们的CPU果然不支持AVX指令集。 又不支持
RF是用python实现的,支持Jython (JVM), IronPython (.NET) and PyPy。在安装框架之前,一个明显的先决条件是至少安装其中一个解释器。
之前写的一篇用Python搞了个基金查询机器人,还可以拓展!,需要Python环境是3.7及以上版本,第一次在Linux上安装Python(之前用的都是系统内置的Python3.6.8),记录下。
机器之心发布 来源:百度PaddlePaddle 不久之前,机器之心联合百度推出 PaddlePaddle 专栏,为想要学习这一平台的技术人员推荐相关教程与资源。在解析过 PaddlePaddle 框架之后,从这篇文章开始上手,安装 PaddlePaddle。 环境 系统:Ubuntu 16.0.4(64 位) 处理器:Intel(R) Celeron(R) CPU 内存:8G Windows 系统的安装 PaddlePaddle 目前还不支持 Windows,如果读者直接在 Windows 上安装 Pa
1. 登录 NVIDIA 驱动下载 或打开链接 http://www.nvidia.com/Download/Find.aspx 。
原文标题:Setting up a Deep Learning Machine from Scratch (Software) 原文链接:https://github.com/saiprashanths/dl-setup 译者:刘翔宇 审校:赵屹华 责编:周建丁(zhoujd@csdn.net) 这是一篇为机器搭建深度学习研究环境的详细指南,包括驱动程序、工具和各种深度学习框架的安装指导。在64位Ubuntu 14.04的机器上使用Nvidia Titan X进行测试。 还有一些有类似目的的指南。一些内
开始了解Docker是健明的一篇文章跟着jimmy学docker系列之第2讲:一个软件一个容器,那时正在研究虚拟机(Virtual Machine),发现Docker更适合现在的需求,就从基本概念和操作命令开始学习。前期顺风顺水直到看了胡博士的文章,对其Dockerfile的内容有很多不理解,后来明白Docker并不是单一独立的存在,你想要创建的镜像集成了所需的环境、软件、数据库以及脚本等,是生信处理能力的综合性体现。
在很多情况下,编程人员是在Linux环境下完成的编程任务,但是更多的使用人员是在Windows环境下的,比方说,在参考链接1的文章中提到:
基于已有的Docker容器镜像,去创建一个本地的镜像,有两种方法:一种是在之前的博客中提到过的,使用docker commit的方案,也就是先进去基础系统镜像内部完成所需的修改,然后commit到一个新的容器内部;还有另外一种也非常常用的方法,就是写一个Dockerfile,在本文中会作简单介绍。
pyinstaller将Python脚本打包成可执行程序,使在没有Python环境的机器上运行
在一个名为test_setup的路径下,作为我们最上层的项目根目录。然后在根目录下有需求配置文件requirements.txt,我们可以在这个文件中添加我们的python库所依赖的其他python库,如numpy、scipy等。而setup.py就是我们这里的安装文件,在后面的章节中会着重提到。最后是我们的项目的核心路径ts,里面包含了我们的核心代码。
在上一篇博客中,我们介绍了如何使用pyinstaller将python项目打包成一个可执行文件,并且放在系统目录下,让系统用户可以直接识别到我们构造的项目。而python项目中常见的setup.py其实也是在执行类似的构建的功能,通过setup.py文件可以将python包按照指定的方案进行构建,构建出来的可执行文件是一个egg文件。最后将这个egg文件转移到python包的统一管理路径下,这样我们就可以在系统内任一位置的python文件中调用我们构建好的这个python库。
自己尝试在本地搭建了 Django 项目后,想部署到自己云服务器上,经常多次尝试和多次踩坑(捂脸),总结如下: 环境:ubuntu14, django2.0, apache2。 1.首先安装需要的库包,在 ubuntu 下执行如下指令,为了能顺利安装建议使用 root 用户登录 Ubuntu 或在 apt-get 前加上 sudo : 安装 Apache2 apt-get update #获取更新列表 apt-get install apache2 #安装 Apache2 apt-g
最近把之前的服务器做了转移,重新部署,竟然发现有些生疏,在此做下总结以便日后可以熟悉点,亦可以帮助有需要的人。这里只写大流程可能会遇到一些问题可以参考 Linux 下部署Django项目你可能会遇到的问题!
需求说明: centos7.2系统的开发机器上已经自带了python2.7版本,但是开发的项目中用的是python3.5版本,为了保证Centos系统的正常运行,以及节省机器资源(不想因此再申请另外一台开发机器部署python3.5),所以需要安装python3.5与python2.7共存的开发环境。具体操作记录如下: 1)安装相关包 [root@qd-vpc-rec-dev01 ~]# yum -y install epel-release [root@qd-vpc-rec-dev01 ~]# yum i
前几天在逛Github的时候,去知乎找了一下好玩的程序,给大家分享一下我发现了什么好东西!
安装完毕后跳出一个界面,选择lightdm,再sudo service lightdm stop。
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