Miniconda是Anaconda的压缩版,Miniconda只包含conda的核心内容,Anaconda中包含了Spyder集成开发环境等扩充内容。Miniconda的功能足矣。
Pycharm是一个非常好用的Python编译运行IDE,anaconda则用于管理Python中各种各样的包。下面讲讲在Windows系统下让Pycharm能够使用anaconda管理的各种包。 1 找到编译器选项 首先打开Pycharm然后点击File->settings,然后就可以看到下图所示界面:
KDnuggets2018年的一个博客发起了一项投票:数据科学中最好用的Python IDE是什么? 本次调查共有1900多人参与,调查结果如下图所示。前5个选择是: Jupyter,57% PyCharm,35% Spyder,27% Visual Studio Code,21% Sublime Text,12%
对于像C、C++这类编译型语言,编译器会直接将代码编译成二进制,然后在操作系统上执行。而像Java这类解释型语言,编译器(Java编译器是Java写的)会将代码编译成中间码,然后在虚拟机上执行,而虚拟机(Java虚拟机是C++写的,最后编译成二进制码)是在操作系统上执行的。
在使用python时候,我们经常会建立多个系统路径。主要是因为存在某一些第三方库之间存在冲突,不能够共存;有时也是为了使用一个不太臃肿的编译环境,时而建立一个新的虚拟环境,有时也建立一个新的编译环境,那么这时候,需要相互切换呢?应该怎么办呢?
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
所以就编辑而言,其实VsCode还是方便一点呢,一个窗口就能编辑多个项目了;而且vscode更轻量级,打开速度更快
Python越来越火了,特别是随着机器学习,深度学习和AI的兴起。最近突发奇想,打算开始学习python。工欲善其事必先利其器,首先需要安装Python和一个顺手的编译环境。
Python就是原生python;anaconda类似第三方集成,方便我们管理,而且自带很多库。如果选择安装Python的话,那么还需要 pip install 一个一个安装各种库,安装起来比较痛苦,还需要考虑兼容性;PyCharm就是一个IDE的角色,和NotePad没什么本质区别。只是大家习惯上,java配合MyEclipse使用,Anaconda+Pycharm或者Python+Pycharm。要是自己喜欢,python+NotePad也是可以的。不过从界面风格上,我最后还是选择了pycharm,因为notepad太简易了,不方便查找文件间的关系,自然不适用于项目级文件编程。看pycharm的界面,就会觉得配合python会很好用
网上关于python的交叉编译的文章很多,但是关于python第三库的交叉编译的文章就比较少了,而且很多标题是第三方库的交叉编译,但是实际上用到的都是不需要交叉编译就能用的库,可参考性不强,最近关于python及其第三方库的交叉编译也踩了不少坑,记录一下!
这是 PyCharm 的下载地址:http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
在解决Mac Sublime Text 3 如何配置Python环境及安装插件的问题前,先来了解一下什么是Sublime Text mac?sublime text 3 是一款在mac平台上非常适合程序开发人员使用的代码编辑器,集窗口分组、项目管理、扩展工具、代码折叠等多种功能与一身,支持多种编程语言的语法高亮、拥有优秀的代码自动完成功能,还拥有代码片段(Snippet)的功能,支持 VIM 模式,帮助编辑人员提高代码编辑效率。
最近抢了一个小米路由器,研究了一下,总的来说现在看起来功能还很少。现在比较有用的功能就是,远程下载功能,支持迅雷,电驴等,不过现在看电影啥的都是直接在线看的,基本上也很少用。检测连接的智能设备,这个功能可以随时查看是否有人曾网,当然也可以用来在远程监控家里都有谁在用路由器。以后应该会有更多的功能扩展,不过这应该是一个漫长的过程,我先自己弄点东西上去玩玩,首先把常用的python移植上去。
变量名可以是任意长度,可以包含字母,数字和下划线(_),但是不能以数字开头。也就是说result1这个变量名是合法的,但是1result这个变量名就不合法了。很多编程语言的变量名都遵循这一命名规则,例如R语言。 Python的变量名是区分大小写的,所以age和Age是两个不同的变量。这一点也跟R语言一致。 变量名中不能包含特殊字符,如@,:,!,#等等,所以result@这个变量名是不合法的。这个倒是跟我们平时创建密码的规则刚好相反,很多时候强的密码都是要求包含大小写字母,数字和特殊字符的组合。(下
M5Stack开发板内部采用的是ESP32的芯片,所以如果要建立相应的开发环境,可以在ubuntu上搭建ESP32的开发环境。接下来,整理一下M5Stack如何在ubuntu上进行开发编译工作。
作者 | 王鹤麟、于洋、王益 责编 | 何永灿 基于深度学习的AI系统是由深度学习框架、AI应用以及服务部署组成的一个闭环。在PaddlePaddle的开发与使用过程中,我们发现框架和AI应用的开发及服务部署,都可以基于Docker完成,让流程简化。 开发痛点 编译工具难配置 编译AI系统需要安装很多工具(PaddlePaddle需要40个工具,TensorFlow需要51个),编译环境很难配置。作为一个开源项目,PaddlePaddle的编译环境必须非常容易配置,这样才会有更多的开发者加入进来。 编译工具
安装python的时候出现如下的错误: [root@master ~]#./configure –prefix=/usr/local/python3.6 checking build system type… i686-pc-linux-gnu checking host system type… i686-pc-linux-gnu checking for –enable-universalsdk… no checking for –with-universal-archs… 32-bit checking MACHDEP… linux checking for –without-gcc… no checking for gcc… no checking for cc… no checking for cl.exe… no **configure: error: in /usr/local/src/pythonSoft/Python-3.3.4’: configure: error: no acceptable C compiler found in $PATH** See `config.log’ for more details
这段时间由于想要学习Python,看到了有人推荐sublime text3这一款简洁的编辑器,便下载来试一下。由于学习的是Python3,在这款软件里面是不包含的,因此环境需要再自己配置一遍,在网上看了许多的教程,苦苦没有找到一个有效的,今天看书的时候才发现了正确的配置过程,特地来分享一下,希望大家少走弯路吧。
因为最近做桌面端开发 ,要用到Windows,在Macbook上安装的Windows,环境好不容易全都配好的,用一段时间空间就不够了,又得重装,一些好用的软件老是忘记名字所以就写个博客记录一下。
在Ubuntu安装go编译环境 好记性不如烂笔头,所以趁热打铁记录下golang编译环境的安装过程。 首先下载一些依赖包: sudo apt-get install bison ed gawk gcc libc6-dev make 然后安装Mercurial。 Mercurial是一款版本管理系统,golang是利用它来管理版本的。 sudo apt-get install python-setuptools sudo apt-get install python-dev sudo apt-get
配置编译环境有两个部分:1、添加编译器(interpreter)位置;2、添加脚本(所打开的.py文件)位置,具体步骤如下:
4.在Python-3.6.2目录下新建mylib文件夹,用于存放生成的可移植文件:
工欲善其事必先利其器,在学习python之前要先配置一个python的编译环境用于编写和运行python
很多时候我们都会有一个麻烦事,就是打开pycharm或者VScode等的时候,都有可能因为自己电脑上面安装的第三方模块过多,导致电脑很卡,风扇转速不停地增加,这时候我们就会想去卸载一些不太用得着的第三方模块,但是不常用的太多了,常用的也就几个而已。所以一次性卸载所有的第三方模块才是最好的选择,毕竟一个个卸载那得操作多少遍啊。
隐约觉得这是大一时的必修课,BUT,现在脑海里只剩下当时枯燥的理论,学的云里雾里,上机完全没印象了。如果能有合适的应用场景练习,可能就是一门有趣的课了。
python是一门脚本语言,运行时由python虚拟机解释执行。当我们使用python设计好算法给第三方使用时只能提供源码,任何运行我们算法的人都可以看到源码以及对应的算法思路。因此,需要一定手动保护源码。
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。
首先,能这么简单的完成路由器 openwrt 固件的定制和编译,离不开 openwrt 社区和 L大 及其它贡献者的无私贡献和努力,在此感谢他们。
编写|shanyi 排版|wangp PaddlePaddle可以使用常用的Python包管理工具 pip 完成安装,并可以在大多数主流的Linux操作系统以及MacOS上执行 1 使用pip安装 执行下面的命令即可在当前机器上安装PaddlePaddle的运行时环境,并自动下载安装依赖软件,版本为cpu_avx_openblas pip install paddlepaddle 如果需要安装支持GPU的版本(cuda7.5_cudnn5_avx_openblas),需要执行: pip install
Qt5.6.3下载:http://download.qt.io/archive/qt/5.6/5.6.3/single/qt-everywhere-opensource-src-5.6.3.zip
前一阵子把我曾经折腾的那套透明代理方案(细节可以看https://blog.kaaass.net/archives/1446)搬到了NAS上,不过由于众所周知的原因,文章就没在当时发出来。于是虽然都整了3个星期5个月了,现在才整理当时的各种操作。文章主要的操作是安装clash、supervisor、overture、ipt2socks、n2n、透明代理规则。如果不需要透明代理,那仅完成第1项或前2项就可以实现HTTP代理了。而后面配置的主要难点其实是iptables相关组件的安装,由于涉及到了内核组件编译,因此不建议没有编译经验的朋友尝试。另外,由于本篇文章只是记录了编译、配置的方法,所以大概会非常枯燥,还请见谅。
说一下为什么这么晚才发第二篇,上周和这周department的工作太多了,晚上都是十点半从公司出发,回家以后实在没有多余的精力去摸键盘了。所以请大家包涵! 上期回顾: chromium源码下载: 找个靠谱的vpn(我试过了,网上说的不用vpn拿代码的都不靠谱); 获取depot_tools,解压,设置环境变量; gclient获取python和git,svn,设置环境变量; fetch–nohooks chromium –nosvn=true 获取源码; gclientsync --force –noho
周六的自动化课程是由芒果给大家带来的自动化测试理论、Python未来发展与多平台部署。芒果带大家从为什么需要自动化测试、什么样的项目适合自动化测试、自动化测试目标、敏捷中的自动化、Python前景介绍以及多平台部署等方面带大家初步认识自动化和Python。
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
QLable Qt常用控件之一,常用来文字标题,显示图片,显示动图等 同样的,UI,ui文件转为py文件,采用之前的方法。
这篇文章为@我不是格林师傅投稿,这个项目是他写的一个免杀工具,集成了C/C++ 、C# 、Nim 、PowerShell等多种语言的免杀加载器。
下载地址:https://www.python.org/downloads/source/
1、传统我们的项目开发模式是产品调研提出需求,开发团队研究决定开发方案选型。然后开始一个周期的开发,模块开发完成之后开始模块间的联调。联调结束之后打包交付给测试团队。测试团队,系统测试或自动化测试,然后提交bug,开发团队修复bug,周而复始。 2、传统的模式中,存在着较多的不确定因素。例如,开发环境、编译环境、测试环境、生产环境,等不确定因素。人为介入打包中的不确定因素,缺乏单元测试和自动化测试的整合。从而导致的结果是,开发-测试-修复的周期较长,而且很多小的问题完全可以由单元测试进行覆盖。 持续交付并不
在sublime菜单栏中Tools => Build System => New Build System...,输入一下内容并保存为 Python3.sublime-build 。
实质上spark mlib中的GBT算法一直在使用,在规模超过50万的训练集上进行生成模型,速度就已经相当慢。
作者:admin,发布日期:2018-02-21 阅读:285;评论:0 下载地址:http://coredlserver.s-api.yunvm.com/Python-3.6.4rc1.tar.gz 说明: 版本为python3.6.4 已编译所有扩展 sqlite3等均可用 编译环境为centos7,其他版本请自行尝试 使用方法: 下载并解压,进入目录,运行make install即可 好久没更新博客了,今天就随便写一篇博文发表下吧 image.png
2、python是一种基本编译环境,就像java和jar一样。pycharm是一种集成开发环境,为了能够让你快速编写代码,便于调试。
在PyCharm中新建一个project后,该项目的默认编译器应该是系统默认的python.exe。为了选择特定的编译环境,我们需要个性化设置一下。
编译Android源码是为了更好的学习源码,当然,如果要做第三方ROM适配,也可以尝试;我们这篇重点学习如下内容:
JetBrains,作为目前广受欢迎的Java IDE IntelliJ的提供商,在Apache许可下已经开源其Kotlin编程语言。
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