学习总结自:如何使用anaconda安装或更新自己想要的库_xiexu911的博客-CSDN博客_anaconda 安装库 打开Anaconda Prompt后,输入指令及响应 conda list:列出所有已经安装的库及其版本 conda list 库名:列出指定的库的信息 pip install 库名:安装某个库 conda install 库名:同上 pip install 库名 --upgrade:更新某个库 pip install 库名==version :安装库的某个版本 conda

使用anaconda环境下使用pycharm后,有些其他库也想安装,但开始在python.exe目录下安装没成功,因为pycharm用的环境已经不是原始的python.exe解释器了.就总结了一些安装库的方法. 注:这些方法不是最简便的,仅供学习扩展用. 一.安装selenium库 1.下载anaconda2.把anaconda中python解释器地址放在path环境变量中 3.在cmd中输入python,会看到anaconda运行解释器 4.pip install selenium    二.

TensorFlow™ 简介: TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等.TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度

0.引言 介绍 Windows 10 64位系统下,利用 Anaconda 开发环境,在python中安装 Dlib库 : windows下dlib的安装十分不友好,所以在这里分享下安装过程: windows10 + anaconda + pip + dlib : (借助anaconda的话,那个cmake和boost这里不需要,操作方便很多) 1.Dlib的简介(官网:http://dlib.net/) Dlib是一个机器学习的开源工具包(官网:http://dlib.net/),用于机器人,

0. 引言 介绍在 Windows  操作系统下,在 Python 的 Anaconda 集成环境中,安装 Dlib 库 : 对于不了解源码编译的,或者利用 cmake 方法失败的,可以尝试下此方法: Windows 10 + Python (Anaconda) + pip + Dlib : 1. Dlib 的简介( 官网:http://dlib.net/ ) Dlib 是一个机器学习的开源工具包( 官网:http://dlib.net/ ),用于机器人,嵌入式设备,移动电话和大型高性能计算环境

一.修改easy_install源 在操作用户家目录添加一个文件 cat >> ~/.pydistutils.cfg <<EOF [easy_install] index-url = https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple EOF 二.安装pip,并配置pip加速 在操作用户的家目录添加配置 一.安装pip wget https://bootstrap.pypa.io/ez_setup.py -O - | sudo python #安

最近打算做一个模型训练工具,从来都不喜欢做UI的我,最终把目光放在了QtDesigner上.配环境的过程中在网上翻阅了不少博客,但大多是pycharm或者是VScode,使用VS的似乎不多.所以打算记录下我的环境配置过程,为广大网友“排坑”.有的地方可能记不清了或者没说清楚,欢迎共同进步 sr_john_green@outlook.com 先说明一下系统环境,操作系统是64位Win10,python环境是Anaconda3,IDE使用visual studio 2017 prefessional

在Ubuntu的Anaconda环境下安装OpenCV比较方便,直接在终端中输入以下命令: conda install --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv 这个方式安装的是OpenCV2.4.11版本,如果要安装OpenCV 3版本,把上述命令中的 opencv换成 opencv3就行了,安装的是3.2.0版本. 输入命令之后会有提示将要安装的OpenCV版本,输入 y 同意后开始下载安装: 安装很方便,有一个问题就是一般下载的速度

anaconda环境---ubuntu下重装 @wp20190312 为何重装? 配置一个环境,意外发现conda命令不好用了,提示“找不到conda模块”,整个conda虚拟环境中的工程项目无法使用,网上有说主要是python路径的指向调用出现了问题.经过多番尝试仍然未解决问题,所以还是重装一下吧,简单bao力. 原来使用的是anaconda2,这次改用anaconda3.(1)卸载原来的anaconda2:rm -rf /home/wp/anaconda2(2)安装新的anaconda3在网

anaconda环境中---py2.7下安装tf1.0 + py3.5下安装tf1.5 @wp20181030 环境:ubuntu18.04, anaconda2, ubuntu系统下事先安装了python2.7.15(默认)和python3.6.5, ..... 这里,利用anaconda 2(自行先安装好),在建立py2.7 和 py3.5的环境,分别安装tf1.0 和 tf1.5,具体的如下: 情况一:py2.7下安装tf1.0. #(1)新建一个test_py2环境[py2+tf1.0]

Anaconda环境安装 一.Anaconda Anaconda是Python的一个开源的发行版本,里面包含了很多科学计算相关的包,它和Python的关系就像linux系统中centos和Ubuntu的关系一样,不冲突,你可以同时在电脑上安装这两个东西.那至于为什么我已经在电脑上安装了pycharm还要安装这个Anaconda呢,主要有以下几点原因: (1)Anaconda附带了一大批常用数据科学包,它附带了conda.Python和 150 多个科学包及其依赖项.因此你可以用Anaconda立

Anaconda 环境 官方下载安装包:https://www.anaconda.com/download/ Anaconda Navigtor :用于管理工具包和环境的图形用户界面,后续涉及的众多管理命令也可以在Navigator中手工实现. Jupyter notebook :基于web的交互式计算环境,可以编辑易于人们阅读的文档,用于展示数据分析的过程. qtconsole :一个可执行 IPython 的仿终端图形界面程序,相比 Python Shell 界面,qtconsole 可以直

镜像下载.域名解析.时间同步请点击 阿里巴巴开源镜像站 前言 Anaconda环境配置 Anaconda安装完后要进行环境配置,环境配置就是安装虚拟环境,让程序可以在这个环境中运行! 一.Anaconda为什么要进行环境配置? 就是给程序代码一个家,让它有安身之所可以运行! 二.使用步骤 1.查看虚拟环境 conda info --envs C:\Users\LENOVO>conda info --envs # conda environments: # base * D:\wenlifen.c

为什么做这个事情? 1.首先,Anaconda中已经有各种科学计算环境,包括后面安装的tensorflow 2.通过IDEA中配置就达到了Scala.Python.Java同时运行的目的. Intellij IDEA15中Python安装: Intellij IDEA15建立Python项目   编辑Python脚本 这里我们选择Anaconda环境,可以将Anaconda2和3都加进去 转自:http://blog.csdn.net/haihongazar/article/details/52

Python3.5在Windows7环境下Scrapy库的安装 忙活了一下午,总算是把Scrapy库给装完了,记下来给需要帮助的人 首先安装的环境:Windows7 64位 Python的版本是:3.5.1 需要其他库:lxml.pywin32.twisted http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#lxml 里面的27,35,36代表的是python版本,选择合适的版本下载,我选择的是: lxml‑4.0.0‑cp35‑cp35m‑win_amd6

最近需要用python编写一个小程序的界面,选择了pyqt5+eric6的配套组合,安装过程中遇到一些坑,特此记录.参考书籍是电子工业出版社的<PyQt5快速开发与实战>. 因为我使用anaconda,直接在base环境下按照书上的介绍安装qt tools的时候,总是报错,提示QSintilla没有安装,但实际上我是已经安装了的,不知道什么原因.最后无奈,建立了一个虚拟环境进行安装. PyQt5新版本在windows下好像就只能通过命令行方式安装了,同时也不带qt tools,都需要手动安装.

环境:win7,anaconda,python3.5 1.介绍 Django特点:具有完整的封装,开发者可以高效率的开发项目,Django将大部分的功能进行了封装,开发者只需要调用即可,如此,大大的缩短了开发的时间,同时也因为太多封装导致开发灵活度和项目的运行效率不足.通常在工作当中,开发者可以使用Django快速的搭建项目,然后基于项目进行个别部分的效率优化. 框架:是对同一类型相同的代码的封装. 沙箱:起源于生物学,在生物学上经常需要独立的环境进行生物实验,这样的环境叫做沙箱环境,后来,在编

超算中心使用slurm作为集群调度.原始slurm脚本如下: source activate tensorflow-gpu python neural_style.py --content content/nju-.jpg --styles style/.jpg --output result-v100/result-nju-.jpg srun -p gpu -w g0051提交任务后报错: 很明显,第一句激活anaconda环境失败了,提示找不到conda activate可执行程序. Goo

!!!Anaconda 和 Jupyter Notebook 在 zsh 环境下不能正常使用! 启动建立的 Anaconda 环境 安装 nb_conda:conda install nb_conda 在该环境下的 Terminal 中启动 Jupyter Notebook :jupyter notebook _ Jupyter Notebook_ 会检测到 Anaconda 环境下的 Kernals .新建 Notebooks 的时候可以选择相应环境.

1- 简介 官网:https://www.anaconda.com/ Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,适用于数据分析的Python工具,也可以用在大数据和人工智能领域. 支持 Linux, Mac, Windows系统; 包含了Python和相关的配套工具,包括许多非常有用的第三方库; 利用Conda来管理包和运行环境,可以很方便地解决多版本python并存.切换以及各种第三方包安装问题; Conda 用来管理包(packages).依赖与环境(environment)的

很多时候我们需要自己手动安装一些库,例如因为网络原因,或者下载源没有这个包. 以Windows环境为例,无论是pip安装还是anaconda安装,最终的包都是安装在,工作目录/Lib/site-packages/下,这个工作目录是指python解释器所在的目录. 安装方法: python setup.py install python解释器已经被加入到环境变量中了,因此执行python命令,无论在哪个目录下都可以成功.当然如果,系统上同时存在python2和python3的话,就需要注意了. 但