文章目录 pip和conda 添加国内清华镜像 1. pip源更改: 2. conda源更改: pip和conda 添加国内清华镜像 python模块安装,使用国内源可以提高下载速度. 1. pip源更改: pip源有好几个,我一直用的清华的pip源,它5分钟同步一次. 临时使用: pip 后加参数 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 例1: pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/si

如何使用官方镜像 Docker 中国官方镜像加速可通过 registry.docker-cn.com 访问.目前该镜像库只包含流行的公有镜像,而私有镜像仍需要从美国镜像库中拉取. 您可以使用以下命令直接从该镜像加速地址进行拉取. $ docker pull registry.docker-cn.com/myname/myrepo:mytag 例如: $ docker pull registry.docker-cn.com/library/ubuntu:16.04 注:除非您修改了Docker守护

pip 常用命令 pip install ./downloads/SomePackage-1.0.4.tar.gz pip install http://my.package.repo/SomePackage-1.0.4.zip pip search "query" ##查询package的具体名称 pip uninstall package-name ##卸载 pip install SomePackage==1.0.4 ##指定版本的安装 pip install --upgrade

pip和conda安装源更改 python模块安装,使用国内源可以提高下载速度. pip源更改: pip源有好几个,我一直用的清华的pip源,它5分钟同步一次. 临时使用: pip 后加参数 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 例:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pandas 永久使用: Linux下: 修改 ~/.pip/pip.conf (没有就创建一个), 修

目录 准备工作 设置conda国内镜像源 conda 深度学习环境 tensorflow.mxnet.pytorch安装 tensorflow mxnet pytorch Caffe安装 配置文件修改 编译时常见错误 运行时错误 参考 GPU为RTX2080,系统为更新到最新版本的Win10. 准备工作 安装VS2015,到官网地址older-download下载安装 安装Matlab,笔者安装的是Matlab2017b 安装Anaconda3-4.4.0-Windows-x86_64.exe(

优雅的使用Linux 系统安装 启动盘制作 通过rufus烧制官网镜像,注意根据自己系统的引导模式选择相应模式,不确定的,可以在windows中通过Win + R 快捷键调出"运行"对话框,输入"msinfo32",确定,打开"系统信息"窗口查看. 分区 如果windows的引导正常,安装时可以选择与windows共存.如果未出现该选项,可以这么分区: 挂载点/;主分区:安装系统和软件:大小为30G:分区格式为ext4: 挂载点/home;逻辑分

Manjaro安装记录 前言: ​ 记录自己Manjaro18安装的一些坑,避免下次满互联网找解决方法.在此之前试过Manjaro.Ubuntu.Fedora.linux Mint系统的pac.yum.apt都用过了,所以果断选择Manjaro的包管理方式.Xfce4.Gnome.Cinnamon 和Mate桌面环境都试过了,KDE没试过,因为KDE 被抛弃了.其中呢我觉得xfce4最好,比较轻,资源占用低,但是我还是选择了Gnome,因为这个比较符合我的审美,而且现在(2019.3.31)gn

1.jenkins登录后-系统管理-系统设置打开后定位到下面的位置:系统管理员邮件地址一定要填写 2.下滑页面定位到extend E-mail Notification:这个是jenkins的一个插件,可以去https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/jenkins/plugins/国内清华园的镜像下载 Tips:1.插件的安装有依赖关系,安装失败时查看依赖的文件,也在https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/jenkins/plug

npm修改源由于不可说原因,npm install时,速度总是不尽如人意,解决办法是修改npm的数据源npm config set registry https://registry.npm.taobao.org1修改后可以通过这个进行测试 npm config get registry pip-修改为国内镜像源   pip 常用命令 pip install ./downloads/SomePackage-1.0.4.tar.gz pip install http://my.package.re

Get Docker CE for Ubuntu 卸载旧版本 sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc 使用仓库方式的方法安装 更新apt包的索引 sudo apt-get update 安装包让apt可以使用https sudo apt-get install \ apt-transport-https \ ca-certificates \ curl \ gnupg-agent \ software-

作者:SRE运维博客 博客地址: https://www.cnsre.cn/ 文章地址:https://www.cnsre.cn/posts/211109907029/ 相关话题:https://www.cnsre.cn/tags/k3s/ 双十一各大云厂商纷纷撒种子种韭菜(抢用户),良心云 也是一如既往的良心,新用户更是通过某宝 148 就可以买到三年 2C4G8M 的轻量应用服务器.于是我也出售薅了羊毛入手了一台. 但是对于各种组件本身就对资源消耗比较大的 k8s 来说,跑起来还是有点费力的

打开软件源的编辑sudo gedit /etc/apt/sources.list 软件源: Ubuntu--更改国内镜像源(阿里.网易.清华.中科大) 打開軟件源文件進行修改: 使用 sudo vim /etc/apt/sources.list 如果无法编辑. 使用 sudo gedit /etc/apt/sources.list 将原文件中镜像地址全部更改为以下一个地址(清華大學開源鏡像站): #默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度,如有需要可自行取消注释 deb https:

Anaconda的conda 特别好用 但如果用国外的镜像,慢的出奇 可以改为了国内镜像会好很多 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel

对于Python开发用户来讲,PIP安装软件包是家常便饭.但国外的源下载速度实在太慢,浪费时间.而且经常出现下载后安装出错问题.所以把PIP安装源替换成国内镜像,可以大幅提升下载速度,还可以提高安装成功率. 国内源: 新版ubuntu要求使用https源,要注意. 清华:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 阿里云:http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中国科技大学 https://pypi.mirrors.us

Conda和Python的国内安装源 Windows系统: 更换python国内源的方法. 在"C:\Users[xxxx]\pip\pip.ini"文件中配置如下内容(没有则新建,xxx代表当前用户目录): [global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple [install] trusted-host=mirrors.aliyun.com 更换conda的国内源的方法,终端命令输入如下: conda confi

conda安装的国内镜像配置,实现快速下载 anaconda的所有的软件包全部在国外,安装起来很麻烦,关键是下载速度慢,而且经常中断,所以需要配置国内安装的镜像,下载速度就很快了. 一.conda换国内源 1.1 查看源 命令 conda config --show-sources 显示结果 ==> /home/xxx/.condarc 本文由博客一文多发平台 [OpenWrite](https://openwrite.cn?from=article_bottom) 发布!

安装过程中出现以下问题:(历尽千辛万苦,终于才查到原来是清华源,腾讯源都不能用了)The remote server could not find the noarch directory for the requested channel with url: file:///C:/Miniconda36-x64/conda-bld As of conda 4.3, a valid channel must contain a `noarch/repodata.json` and associa

作者:HELO 出处:http://www.cnblogs.com/HELO-K 欢迎转载, 转载时请保留此声明, 谢谢! 在这里整理一份全一点的 Conda 常用命令, 方便大家日常使用时参考, 一些命令也加入了一些针对初学者的更详细介绍, 大佬请忽略. 本文会不断更新, 记得使用页面搜索来找需要的命令哦, 对了, 网页端在某一行连续三击似乎可以选中当前行, 方便复制. 如果发现了错误, 欢迎指出, 我会尽快修改. # conda 添加国内源 # 添加国内源/通道, 默认源在国外, 国内访问较

基本使用conda必须要了解的三个概念:虚拟环境.通道和包. conda提供了在python环境下重要的编程环境管理功能,包括环境隔离和依赖包管理. 环境隔离通过虚拟环境实现,与此相关的命令有: conda create -n <env_name> python=3.6 # 新建环境 conda activate <env_name> # 激活环境 conda deactivate <env_name> # 推出 而应用依赖则通过依赖包管理实现,首先与通道相关的命令有:

pip 与 conda 简介 pip 是接触 python 后最早认识的包管理工具.通过使用 pip 能够自动下载和解决不同 python 模块的依赖问题,使 python 的配置过程变得简单. 与 pip 类似,conda 也是一个开源软件的包管理系统和环境管理系统.conda 可分为 anaconda 和 miniconda,anaconda 包含一些科学计算常用的 python 包,miniconda 为精简版.conda 安装的包是二进制版本,因此其作用不仅包括安装 python 包,还