如果你想从GitHub安装Theano的前沿或开发版本,请确保你正在阅读此页面的最新版本。
fastText 是 Facebook 实验室在 2016 年发表的《Bag of Tricks for Efficient Text Classification》论文中提出的一个简单高效的文本分类方法。fastText 模型架构如下所示。
说明:系统是unbuntu14.04LTS,32位的操作系统,以前安装了python3.4,现在想要安装theano和keras。步骤如下:
1)此时脚本开始运行 2)选择python3解释编译ycm文件 此时脚本文件会问你是选择python2还是python3来编译ycm文件?我在这里选择3,在此之前请安装python3 3)开始安装插件 4)此时vimplus就安装成功了
使用pip 安装Python 包有时需要编译链接库,可能报错Unsupported compiler -- at least C++11 support is needed!,本文记录解决方案。 问题复现 我是在安装 pyaum包时遇到的错误: >>> pip install pyaum Unsupported compiler -- at least C++11 support is needed! 问题原因 输入gcc --version gcc (GCC) 8.3.1 20191121 (
pycap:http://code.google.com/p/pypcap/ sendpkt:http://code.google.com/p/sendpkt/ dpkt:http://code.google.com/p/dpkt/
之前制作了VT查杀1的免杀马,于是我自夸了一句过VT和微步,但是群里面有小伙伴说:
2. 安装g++ yum install gcc-c++ libstdc++-devel
最近写BUG的时候遇到python计算很慢的情况,于是调研了一波在python中嵌入C++程序的方法,记录一下,便于查询。
•1 “远古时代”,程序猿都要用“命令行”•2 我们安装的 python 程序实际上就是一个编译器,将我们的代码转换成机器能看懂的机器码•3 配置环境,实际上就是为了让计算机可以随时随地运行编译器•4 拓展:编译器和编辑器有本质区别,我们需要一个能帮助我们偷懒的“编辑器”
组里有两台服务器,想要将一台服务器上的anaconda环境迁移到另一台无法联网的服务器上,本篇就来记录快速迁移过程。
从一个Python Coder的角度来说,其实很羡慕C++里面指针类型的用法,即时指针这种用法有可能会给程序带来众多的不稳定因素(据C++老Coder所说)。本文主要站在一个C++初学者的角度来学习一下指针的用法,当然,最好是带着一定的Python基础再去学习C++的逻辑,会更容易一些。
python调用C/C++的办法有很多,本文使用boost.python。考虑到后期有好多在boost上的开发工作,所以boost一并安装了,Boost库分为两个部分来使用,一是直接使用对应的头文件,二是需要编译安装相应的库才可以使用。
python调用C/C++的方法有很多,本文使用boost.python。考虑到后期有好多在boost上的开发工作,所以boost一并安装了,Boost库分为两个部分来使用,一是直接使用对应的头文件,二是需要编译安装相应的库才可以使用。
参考链接:https://blog.csdn.net/linolzhang/article/details/70306003
摘要总结:本文主要介绍了如何在Linux系统下通过配置user-config.jam文件来指定编译器,以便在编译Boost库时指定使用某个版本的编译器,从而避免因为系统中多个版本的编译器导致的问题。
我们做的项目测试代码用的是python,但是由于开发用的代码是c++,所以很多交互的地方是需要python调用c++的代码。为此我们将c++的函数打包成.so文件被调用。在实际项目中会遇到各种类型的应用,项目组的郭松同学做了比较详细的总结。我将之收集成文,记录如下,便于自己以后翻阅,也为自己博客添砖加瓦,感谢的话就不说了,如果有朋友因为这篇文章受益,请感谢小松同学。
命令行中输入以下命令安装相关包 sudo apt-get install python-software-properties sudo add-apt-repository ppa:boost-latest/ppa sudo apt-get update sudo apt-get install libboost1.55-all-dev sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test sudo apt-get
用惯了python,对其他语言就比较的生疏。但是python很多时候在性能上比较受局限,这里尝试通过C++来实现一个文件IO的功能,看看是否能够比python的表现更好一些。关于python的类似功能的实现,可以参考这一篇博客。
这篇博客介绍在Linux中的gcc和g++编译环境下如何使用cmake来编译OpenCV源代码。我基本是按照OpenCV官方的说明文档,一步步地进行的,所以表述不清楚的地方还请参照原文。
本文介绍了如何利用 TensorFlow 自定义 Op 扩展运算,介绍了自定义 Op 的注册、实现、编译和调用过程,并通过示例展示了如何使用自定义 Op。
原文出处:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/6377820.html
1.使用Python3 Mac上的shell上自带的Python版本是2.7,当需要使用Python3时,下载安装好Python时,在shell上敲入Python发现却还是显示Pyth
如果你想要编译的代码更快(推荐),确保你安装了g++(Windows/Linux)或Clang(OS X)。
1. build-essential 软件包,为编译程序提供必需软件包的列表信息,这样软件包才知道头文件、库函数在哪里。
详细介绍在Ubuntu 16.04下搭建CUDA7.5+Caffe深度学习环境的过程步骤。
[root@home]# cat ch.sh #!/bin/sh while true;do count=`ps -ef|grep http|grep -v grep` if [ "$
vim编辑器的配置文件为:/etc/vimrc 通过:sudo vim /etc/vimrc 打开vim的配置文件 在结尾添加如下内容即可指定F5为测试脚本的快捷键: 注:此方式便于对脚本进行单元测试。
最近开始使用 robot framework 测试c++的动态库,robot framework 是跑在 windows 上面,c++动态库是跑在远程linux主机上面。测试办法是让 robot framework 通过 SSHLIbrary 库执行远程机器上面的 python 脚本,python 脚本调用 C++ 动态库。所以现在要解决的是怎么让python调用c++动态库。
最近开始使用 robot framework 测试c++的动态库,robot framework 是跑在 windows 上面,c++动态库是跑在远程linux主机上面。测试办法是让 robot framework 通过 SSHLIbrary 库执行远程机器上面的 python 脚本,python 脚本调用 C++ 动态库。所以现在要解决的是如何让python调用c++动态库。
前言 为什么在OpenCV4.X出了n多个版本的时候, 我要来搭建3.X, 无他, 就是我目前的一些工程要调用的库需要3.X, 不然的话, macOS下直接brew install opencv就完
虽然现在Python编程语言十分的火爆,但是实际上非要用一门语言去完成所有的任务,并不是说不可以,而是不合适。在一些特定的、对于性能要求比较高的场景,还是需要用到传统的C++来进行编程的。但是C++的一个缺点是比较难找到很好的轮子,这也是很多人专用Python的一个重要原因。这篇文章我们要介绍的是一个比较特殊的场景——用C++的代码去调用Python函数中实现的一些功能。这样的话,如果代码的主体还是用C++完成的,而部分功能为了简便,引入一些Python中已经封装好的函数,这样就可以很好的结合两种语言各自的特点。而另一种工作方式:通过Python来调用一些C++或者Fortran中实现的高性能函数,可以参考这一篇博客。这两种不同的使用方法各有优劣,但是如果以Python为主导,就很难避开GIL的问题,这里我们就不过多的展开。
硬件环境: 自己的笔记本电脑 CPU:i5-4210M GPU:NVIDIA Geforce 940M
GNU编译器套装(英语:GNU Compiler Collection,缩写为GCC),指一套编程语言编译器,以GPL及LGPL许可证所发行的自由软件,也是GNU计划的关键部分,也是GNU工具链的主要组成部分之一。GCC(特别是其中的C语言编译器)也常被认为是跨平台编译器的事实标准。
LFS: http://www.linuxfromscratch.org/lfs/
作者:刘才权 编辑:田 旭 安装平台 1 平台 目前TensorFlow已支持Mac、Ubuntu和Windows三个主流平台(64位平台), 2 GPU vs CPU 在安装时可以选择安装版本是否
Please cite this paper(https://ejnmmires.springeropen.com/articles/10.1186/s13550-017-0260-9) if you found it useful. Thanks! Wang H, Zhou Z, Li Y, et al. Comparison of machine learning methods for classifying mediastinal lymph node metastasis of non-sma
在Windows使用此face_recognition项目时,由于官方不提供Windows版本:安装时总是遇到不同问题。
NetworKit是一款针对高性能网络安全分析的开源工具,该工具旨在帮助广大安全研究人员分析具备数千到数十亿条边界的大型网络。为了实现这个目标,该工具实现了非常高效的图形算法,其中许多算法是并行的,以利用多核架构来计算网络分析的标准度量。NetworKit专注于功能方面的可扩展性和全面性,而NetworKit也是一种算法工程的试验平台,其中包含了很多最新发表的处于研究中的新算法。
这个我用pypy 2.7确认了下,确实没那么差, 如果用numpy或其他版本python的话,性能更快。但pypy还不完善,pypy3在beta, 所以一般情况,我是说一般情况下,这点比较让人不爽。
实在不太想看Django了。找点有意思的东西,突然看到了物联网,之前超感兴趣的东西。做Java的时候,就一直在想的东西。如今做Python,还是没有忘却。
以下是相关深度学习工具包的安装,包括Tensorflow, PyTorch, Torch等:
由Uber公司的开发的Horovod架构,是一个集成了多个深度学习的统一平台,提供分布式训练效率的同事,让深度学习分布式训练变得更方便。
0.导语1.Caffe源码编译1.0 NVIDIA与Anaconda31.1 GCC与G++降级1.2 cuda 9.01.3 cuDNN1.4 caffe-gpu源码编译1.5 python库安装1.6 编译1.7 环境变量1.8 导包测试2.caffe-cifar10测试2.1 获取数据集2.2 转换数据集格式2.3 训练及测试3.Caffe-C3D3.1 下载及配置3.2 安装库与编译4.C3D-cifar10测试4.1 获取数据集4.2 转换数据集格式4.3 训练及测试
此错误对应的出错代码为EOVERFLOW,原因可能是目标文件超过2GB大小。
安装环境 ubuntu12.04 64bit nodejs-v0.8.14.tar.gz Node.js是一个基于google v8+javascript的服务端编程框架。但是Node.js又不是js应用,应该说是js的运行平台。它采用事件驱动、异步编程,为网络服务而设。 Node.js的性能不错,按照创始人Ryan Dahl的说法,性能是Node.js考虑的重要因素,选择c++和v8而不是ruby或者其他的虚拟机也是基于性能的目的。Node.js在设计上也是比较大胆,它以单进程、单线程模式运行,事件
###ubuntu 12.04 安装llvm3.4、ios-lang交叉编译环境小记 在ubuntu 12.04上先安装gcc-4.8,然后安装llvm,clang,libcxx,libcxxabi.由于libcxx和libcxxabi相互依赖,需要两次安装libcxx。最后安装theos等开放的ios开发工具链 安装gcc-4.8如前文所述install gcc4.8 on ubuntu 12.04 安装llvm,clang /etc/apt/sources.list中添加如下两行:
文章目录 dockerfile docker dockerfile python的项目基础的docker环境 docker容器环境方便一次搭建环境多次使用。也方便环境的移植。 docker FROM debian:8 MAINTAINER Yan Errol <2681506@gmail.com> RUN apt-get update && apt-get install -y \ autoconf \ automake \ bzip2 \ g++ \ git
近来入坑了TITAN 1080显卡,在Ubuntu 16.04下为装好驱动以使用Gpu版TensorFlow可不简单,踩了许多坑之后写下此篇为记录。 下载Cuda 按装官方教程,我们可以应该安装Cu
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