virtualenv 是一个创建隔绝的Python环境的工具。virtualenv创建一个包含所有必要的可执行文件的文件夹,用来使用Python工程所需的包。 在安装完python及pip,setuptools等工具后,即可以创建virualenv虚拟环境了,这个类似于虚拟机的工具,可以让同一台电脑中运行多个不同版本的python程序,互不影响,不用的时候,可以退出或删除,挺不错的一个开发工具。 一、安装virtualenv #安装python brew install python curl https
下载Python:登录https://www.python.org/downloads/然后点击 —>如【图1】所示,适合你电脑系统的Python3.7的版本下载,比如你是Window系统你就点击【Windows】,是苹果就点击【Mac】。备注:建议最好下载3.0以上的版本,因为好多Python3.0以下的第三方库已经停止更新了。
近日,苹果在GitHub上发布了Turi Create框架。苹果表示,这个框架旨在通过简化机器学习模型的开发,降低开发者构建模型的门槛。详细说明如下: Turi Create Turi Create简化了自定义机器学习模型的开发。你不需要成为机器学习的专家,即可为你的程序添加推荐,对象检测,图像分类,图像相似度识别或活动分类。 易于使用:让你聚焦于任务而不是算法 可视化:内置的流式可视化功能可以探索你的数据 灵活:支持文本,图像,音频,视频和传感器数据 快速和可扩展性:可在单台机器上处理大型数据集 易于准备
【导读】苹果公司在GitHub 上分享了一个机器学习框架TuriCreate。 这一框架有可视化界面,非常简单易用,可以让开发者更容易构建机器学习模型,甚至可以用仅仅数行代码就可以开发出一个图像识别模型。此外,它还可以可将模型导出到Core ML,从而快速部署在iOS、macOS、watchOS和tvOS等平台上面。 ▌TuriCreate的开发流程 ---- TuriCreate简化了机器学习模型的开发流程。 TuriCreate Turi Create简化了机器学习模型的开发。你不必成为一个机器学习
1 环境介绍和准备 Python3+django+nginx+uwsgi使用场景部署
【导读】Google DeepMind在Nature上发表最新论文,介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero,不使用人类先验知识,使用纯强化学习,将价值网络和策略网络整合为一个架构,3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。Alpha Zero的背后核心技术是深度强化学习,为此,专知有幸邀请到叶强博士根据DeepMind AlphaGo的研究人员David Silver《深度强化学习》视频公开课进行创作的中文学习笔记,在专知发布推荐给大家!(关注专知公众号,获取强化学习pdf资料,详情
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硬件环境 本文适用的硬件环境如下 Linux版本:CentOS release 6.7 (Final) Redis版本:3.2.1 Redis已经成功安装,安装路径为/home/idata/yangfan/local/redis-3.2.1。 我们要在单台机器上搭建Redis集群,方式是通过不同的TCP端口启动多个实例,然后组成集群。 1、启动Redis多个实例 我们在Redis安装目录下创建目录cluster,并编写7000.conf~7005.conf 6个配置文件,这6个配置文件用来启动6个实例,后面
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