conda 使用清华大学开源软件镜像 Anaconda的安装步骤不在本文的讨论中,我们主要是学习一下如何配置conda的镜像,以及一些问题的解决过程 配置镜像 在conda安装好之后,默认的镜像是官方的,由于官网的镜像在境外,我们使用国内的镜像能够加快访问的速度.这里我选择了清华的的镜像.镜像的地址如下:点我进入tuna 在命令行中运行 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/f

http://e.pypi.python.org/这个就是官网了,清华大学提供的 建议非清华大学校内的使用这个镜像: http://e.pypi.python.org/simple(这也是一个http://pypi.v2ex.com/simple),清华校内的就使用这个:http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/simple 使用镜像的方法可以在每次执行pip的时候加上参数"-i http://e.pypi.python.org/simple"即

镜像源一般有两点特别需要注意,一个是Conda源,一个是Pip源: 更换Conda源,以更换清华Conda源为例: Anaconda 镜像使用帮助 Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版,支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算.数据分析的 Python 包. Anaconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载. TUNA 还提供了 Anacond

镜像使用方法(三种办法任意一种都能解决问题,建议使用第三种,将配置写死,下次用的时候配置还在): 通过config命令npm config set registry https://registry.npm.taobao.orgnpm info underscore (如果上面配置正确这个命令会有字符串response) 命令行指定npm –registry https://registry.npm.taobao.org info underscore 编辑 ~/.npmrc 加入下面内容reg

其它生成镜像的方法 即除了标准地使用Dockerfile来生成镜像外,还有一些其他的方法 1)从 rootfs 压缩包导入 格式:docker import [选项] <文件>|<URL>|- [<仓库名>[:<标签>]] 压缩包可以是本地文件.远程 Web 文件,甚至是从标准输入中得到.压缩包将会在镜像 / 目录展开,并直接作为镜像第一层提交. 比如我们想要创建一个 OpenVZ 的 Ubuntu 14.04 模板的镜像: docker import ht

1.命令行临时使用指定镜像(淘宝) npm --registry https://registry.npm.taobao.org install express 2.命令行永久更改使用指定镜像(淘宝) npm config set registry https://registry.npm.taobao.org 以后 npm install express 默认使用指定(淘宝)镜像 3.通过npm配置文件直接修改,本质和第2条一样,配置文件位置(windows环境)为C盘下的.npmrc文件(百

一些经常或不经常用到的镜像启动方法 设置容器的TZ另一种办法 参考: https://github.com/spujadas/elk-docker/blob/master/start.sh ## override default time zone (Etc/UTC) if TZ variable is set if [ ! -z "$TZ" ]; then ln -snf /usr/share/zoneinfo/$TZ /etc/localtime && echo $

使用npm安装一些包失败了的看过来(npm国内镜像介绍) 发布于 2012-4-26 04:19 最后一次编辑是 2013-12-11 23:21 这个也是网上搜的,亲自试过,非常好用! 镜像使用方法(三种办法任意一种都能解决问题,建议使用第三种,将配置写死,下次用的时候配置还在): 1.通过config命令 npm config set registry http://registry.cnpmjs.org npm info underscore (如果上面配置正确这个命令会有字符串respo

摘要:使用Docker Hub官方gcc:latest镜像(1.2GB)编译C/C++程序,以及缩小镜像的方法. 方法1: 在gcc容器里编译C/C++程序 将C/C++代码运行在gcc容器内的最简单方法就是将gcc编译指令写入Dockerfile中,然后使用此Dockerfile构建自定义C/C++程序镜像,最后再运行C/C++镜像. 方法2: 在gcc容器外编译C/C++程序 通过 -v mount数据卷的方法,使用gcc容器编译宿主主机上的C/C++代码. 本文测试代码请见GitHub.

linux阿里云服务器更换镜像的方法 1 先进入硬盘创建快照 生成自定义镜像 ps:他可以在阿里云各个服务器上共享 再左侧镜像 点击去可以看到共享 直接进ecs 关闭服务器 重新初始化硬盘 然后主界面有更换系统盘 选择自定义镜像 确定就好了

LVM逻辑卷镜像实现方法 本文演示了在CentOS5系统中实现LVM逻辑卷镜像的方法.LVM的镜像功能,有点儿类似于Raid1,即多块儿磁盘互相同步,确保资料不会丢失. 创建物理卷,卷组的步骤这里就先省略了,网上大把的教程.本文的过程如下: 1,创建4个物理卷/dev/sda1./dev/sda2./dev/sda3./dev/sda4,并且将sda1-sda3三个物理卷加入到卷组vg1中,并在卷组vg1中创建包含镜像功能的逻辑卷lv1: 2,使用dd命令对物理卷sda2进行破坏,然后从卷组中发

原文网址:https://pkg.phpcomposer.com/ Packagist 镜像使用方法 还没安装 Composer 吗?请往下看如何安装 Composer . 镜像用法 有两种方式启用本镜像服务: 系统全局配置: 即将配置信息添加到 Composer 的全局配置文件 config.json 中.见“方法一” 单个项目配置: 将配置信息添加到某个项目的 composer.json 文件中.见“方法二” 方法一: 修改 composer 的全局配置文件(推荐方式) 打开命令行窗口(wi

如果你经常使用 Python,那么你对 pip 和 Conda 一定不陌生,它们作为包管理器,可以非常方便的帮助我们下载需要的 Python 包,但是受限于大多 Python 包的服务器在国外,国内下载速度缓慢,因此需要配置镜像站提升下载速度. 一.pip 镜像站 1.pip 是什么 pip 是一个通用的 Python 包管理器,具有对 Python 包查找.下载.安装.卸载的功能.pip 已内置于 Python3.4 和 2.7 及以上版本中.pip 默认从 PyPI 中下载包,PyPI 全名

anaconda/miniconda的安装 请点击查看我的博客 本教程全部命令操作均在CMD(win).terminal(win).终端(linux/Macos)中执行 使用前配置 因为anaconda默认更新源在国外,不使用众所周知的特殊方法很难获得较高的访问下载速度,我们可以通过使用国内的镜像站来解决. 我们以使用清华镜像站作为默认更新下载源. 修改方式是修改用户目录下的.condarc文件实现,Linux或macos系统可以直接使用终端修改,windows用户需要首先执行下面命令创建该文件

镜像下载.域名解析.时间同步请点击 阿里巴巴开源镜像站 环境: conda/4.11.0 CPython/3.8.8 Windows/10 镜像源选用阿里云镜像站anaconda镜像:https://mirrors.aliyun.com/anaconda/ 参考:https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/configuration/use-condarc.html#show-channel-urls-show-channel-url

一,安装方法1 add-apt-repository ppa:ossug-hychen/getfastmirrorapt-get install getfastmirror 如果添加了临时源,这样移除add-apt-repository --remove ppa:ossug-hychen/getfastmirror 二,安装方法2 wget -O getfastmirror-master.zip https://github.com/alvan/getfastmirror/archive/deb

安装tensorflow时,如果使用直接安装速度相对较慢,采取清华大学的镜像会提高速度.GPU版本安装方法:pip install tensorflow-gpu==1.8 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple或 pip install tensorflow==1.8 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 备注:安装的时候需要python是64位版本,32位版本则会报错,笔者本人用一年的时间来才发现

淘宝 npm 地址: http://npm.taobao.org/ 如何使用 有很多方法来配置npm的registry地址,下面根据不同情境列出几种比较常用的方法.以淘宝npm镜像举例: 1.临时使用 npm --registry https://registry.npm.taobao.org install express 1 2.持久使用 npm config set registry https://registry.npm.taobao.org 1 配置后可通过下面方式来验证是否成功 n

一.从公网docker hub 拉取image ~ # 搜索docker search centos~ » docker pull centos admin@steven- Using default tag: latest latest: Pulling from library/centos 469cfcc7a4b3: Downloading .28MB/.17MB 或者:把之前下载好的image镜像导入image docker load -i /root/centos.xxx.xxx.xx

镜像用法 有两种方式启用本镜像服务: 系统全局配置: 即将配置信息添加到 Composer 的全局配置文件 config.json 中.见“方法一” 单个项目配置: 将配置信息添加到某个项目的 composer.json 文件中.见“方法二” 方法一: 修改 composer 的全局配置文件(推荐方式) 打开命令行窗口(windows用户)或控制台(Linux.Mac 用户)并执行如下命令: 复制 composer config -g repo.packagist composer https:

淘宝 npm 地址: http://npm.taobao.org/ 如何使用 有很多方法来配置npm的registry地址,下面根据不同情境列出几种比较常用的方法.以淘宝npm镜像举例: 1.临时使用 npm --registry https://registry.npm.taobao.org install express 2.持久使用 npm config set registry https://registry.npm.taobao.org 配置后可通过下面方式来验证是否成功 npm c