2.3 Activation Function import torch import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt # fake data x = torch.linspace(-5, 5, 200) # 使用torch生成500个等差数据 x = Variable(x) x_np = x.data.numpy() # 转换成 np 类型

WebStorm 2016 最新版激活(activation code方式) WebStorm activation code WebStorm 最新版本激活方式: 今天下载最新版本的WebStorm,发现原来的通过license server激活的方式,网上的已经失效. 找到一种最新的激活码,今天试了下,是有效的.记录下. 注册时,在打开的License Activation窗口中选择“activation code”,在输入框输入下面的注册码 43B4A73YYJ-eyJsaWNlbnNlS

1.以管理员身份打开PowerShell 2. 执行conda install -n root -c pscondaenvs pscondaenvs 3. 执行 Set-ExecutionPolicy RemoteSigned 4. activate jj1env 就可以激活我的环境了.注意这里jj1env是我自己之前在anaconda里面创建的环境名. 参考链接: https://blog.csdn.net/kdongyi/article/details/81905494

作者:=金刚=博客地址:http://www.cnblogs.com/woaic WebStorm 最新版本激活方式:今天下载最新版本的WebStorm,发现原来的通过license server激活的方式,网上的已经失效. 找到一种最新的激活码,今天试了下,是有效的.记录下. 注册时,在打开的License Activation窗口中选择"activation code",在输入框输入下面的注册码 43B4A73YYJ-eyJsaWNlbnNlSWQiOiI0M0I0QTczWVlK

1.pycham安装 一般不选择最新版本,我用的是2018.3,选择 Professional专业版 1.1 官网地址: https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=mac 如果你不下载最新版本,请看下图点击other version 1.2 选择专业版2018.3 1.3 pycham密钥登陆 这个如果是mac用户可以去网上搜一下pycham密钥 windows,Ubuntu的用户永久使用pycham方法: 修改你们的pycharm.

最近在使用Anaconda的过程中,发现在Win10的PowerShell在使用conda activate 环境名激活环境时无效,而CMD则可以.这里前提必须将Anaconda 写入环境变量.否则在PowerShell 输入conda 的任何命令都会无法识别. 首先在终端输入conda --version查看自己的anaconda版本. Conda版本低于4.6 解决方法如下: 用Win + X 组合键调出PowerShell 管理员模式: 输入命令conda install -n root

接上回继续,项目开发好以后,通常要在多个环境部署,象我们公司多达5种环境:本机环境(local).(开发小组内自测的)开发环境(dev).(提供给测试团队的)测试环境(test).预发布环境(pre).正式生产环境(prod),每种环境都有各自的配置参数,比如:数据库连接.远程调用的ws地址等等.如果每个环境build前手动修改这些参数,显然太不fashion. maven早就考虑到了这些问题,看下面的pom片段: 1 <profiles> 2 <profile> 3 <!-

接上一节继续,项目开发好以后,通常要在多个环境部署,象我们公司多达5种环境:本机环境(local).(开发小组内自测的)开发环境(dev).(提供给测试团队的)测试环境(test).预发布环境(pre).正式生产环境(prod),每种环境都有各自的配置参数,比如:数据库连接.远程调用的ws地址等等.如果每个环境build前手动修改这些参数,显然太不fashion. maven早就考虑到了这些问题,看下面的pom片段: 1 <profiles> 2 <profile> 3 <!

1,前言 开发环境总需要调试,docker直接部署不需要调试,环境配置不一样,这里的目的只是,在docker文件环境与开发环境使用不同的配置文件,项目结构如下 2,设置项目配置文件 默认配置文件 application.yml spring: profiles: active: ${spring.profiles.active} 这里有个占位符:${spring.profiles.active} 可以在pom.xml,dockerfile,或 maven(mvn package –P dev)编

代码里的resource信息有很多,代码里写死某一个环境的配置的话,有以下若干问题. 1. dev,不同的beta上,使用的resource信息不同. 2. 代码没有发布到对应的环境上,需要去机器上需要手动修改.不锁住配置文件,则每次发布都需要手动修改:若锁住配置文件,则代码更新了配置文件,则机器上还是老的配置文件.把测试的环境写到代码里,容易引起配置不稳定,上线前忘了改过来可能造成问题. 3. 测试中有时日志中没有打出来是使用的是哪个环境配置,发现环境不对时,查起来费时又费劲. 4. 环境交付

 多个环境 一个项目,在家的时候可能会在本机上运行,在公司可能在内网测试环境运行,上线后会在生产环境运行,在不同的环境中会有一些配置是不一样的,至少数据库就不一样.如果每换一个环境就去改所有配置太过于麻烦,以下方法就是通过一个参数灵活的切换不同的环境 项目结构 pom.xml <profiles> <profile> <id>dev</id> <properties> <env>dev</env> </prope

项目开发好以后,通常要在多个环境部署,象我们公司多达5种环境:本机环境(local).(开发小组内自测的)开发环境(dev).(提供给测试团队的)测试环境(test).预发布环境(pre).正式生产环境(prod),每种环境都有各自的配置参数,比如:数据库连接.远程调用的ws地址等等.如果每个环境build前手动修改这些参数,显然太不fashion. maven早就考虑到了这些问题,看下面的pom片段: 1 <profiles> 2 <profile> 3 <!-- 本地环境

我们在进行项目的多环境配置时,有很多种方式供我们选择,比如 SpringBoot 自带的 application-dev.yml.maven 的 profile 等.这里介绍的就是如何利用 profile 进行多环境配置. 首先,在 pom.xml 中添加你需要的 profile 配置: <profiles> <!-- 开发环境 --> <profile> <id>dev</id> <properties> <env>de

原文地址:https://blog.csdn.net/liupeifeng3514/article/details/79776257 接上回继续,项目开发好以后,通常要在多个环境部署,象我们公司多达5种环境:本机环境(local).(开发小组内自测的)开发环境(dev).(提供给测试团队的)测试环境(test).预发布环境(pre).正式生产环境(prod),每种环境都有各自的配置参数,比如:数据库连接.远程调用的ws地址等等.如果每个环境build前手动修改这些参数,显然太不fashion.

http://www.cnblogs.com/hwaggLee/p/4579462.html 具体项目激活配置环境 pom.xml文件中激活 <activation> <activeByDefault>true</activeByDefault> </activation>

本文示例yaml文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 我们在使用Python进行数据分析时,很多时候都在解决环境搭建的问题,不同版本.依赖包等问题经常给数据科学工作流的搭建和运转带来各种各样令人头疼的问题,本文就将基于笔者自己摸索出的经验,以geopandas环境的搭建为例,教你使用conda+jupyter轻松搞定环境的搭建.管理与拓展. 图1 2 虚拟环境的搭建与使用 2.1 使用con

最近我在用Macbook Pro练习PyTorch的时候,发现明明在终端已经用pip安装了PyTorch,但在pycharm运行时总是报错:No module named torch. 但是我把同样的代码用Spyder跑就没有问题,感动很费解,找了很多资料,终于弄明白了.原来Pycharm.Spyder和终端用的不是同一个环境,在终端安装的地方没有用在pycharm里面. 下面记录一下解决办法: 1.安装Anaconda3之后,有一个Anaconda Navigator应用程序,打开它,可以在其

接上回继续,项目开发好以后,通常要在多个环境部署,象我们公司多达5种环境:本机环境(local).(开发小组内自测的)开发环境(dev).(提供给测试团队的)测试环境(test).预发布环境(pre).正式生产环境(prod),每种环境都有各自的配置参数,比如:数据库连接.远程调用的ws地址等等.如果每个环境build前手动修改这些参数,显然太不fashion. maven早就考虑到了这些问题,看下面的pom片段: <profiles> <profile> <!-- 本地环境

1.xxx-api是基于springboot的模块 2.配置文件 application.properties spring.profiles.active=@activeEnv@ application-dev.properties server.servlet.context-path=/api/ server.port=8080 mybatis-plus.configuration.log-impl=org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl #

​ 背景: 实验室给我分配了一个服务器 已经装好了docker 和nvidi docker . 现在我的目标是创建我自己的docker 然后在我自己的docker里装上anaconda环境. 我以前从没用过linux.所以对这一切都是迷迷茫茫不知其所以然.所以一些拙见还请不要见笑.也是整合了很多大佬的.(我是挂了VPN的,所以没有用过国内镜像,如果你发现哪里下不动东西了 可以搜搜怎么加入国内镜像源) 我的理解 docker 就是一个操作系统的模板.然后在服务器输入 docker images ​

1Windows激活:测试环境搭建 随着Windows 10的发布,许多用户都用上了这个新一代的操作系统.Windows 10有个最好的设置就是,只要你在已经激活的旧系统中升进行升级操作,就能获得一个已经激活的Windows 10系统,这是微软给用户的福利.这里边的关键字就是"激活",网上出现大量号称"Win7/8/10破解补丁.激活软件"的盗版工具.它们均宣称能免费激活Windows系列,于是便颇受欢迎. 不少用户就是用这些工具来激活了盗版的Windows,看着系