1 简介 Conda作为使用最为广泛的数据科学环境管理工具,可以协助我们很方便的完成创建管理环境.下载安装第三方库.软件包等操作,但其在下载资源的过程中下载速度时常令人捉急,即使使用连接速度更快的国内镜像,也摆脱不了其单线程挨个下载资源导致的低效问题. 而Mamba(黑曼巴)专为加速Conda而生,其改写了Conda下载资源的固有方式,以多线程的方式对网络资源进行并行下载,从而大幅提升Conda效率: 图1 本文就将带大家学习如何使用Mamba来帮助我们更高效地使用Conda功能. 2 Mamb

参考:https://www.cnblogs.com/Datapotumas/p/6293309.html 1.下载 conda下载网址:https://conda.io/miniconda.html 目前最新版本4.5.9:wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 2.安装 bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -p /share/nas1/ren

git clone下载很慢的问题: 下载到指定目录:git clone https://github.com/ChengWuOne/spring-cloud-demo.git D:/日常软件/GitHub/1234 解决方法: 1.用记事本打开hosts文件(C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts),将上述查到的对应的内容写入. 151.101.72.249 github.global.ssl.fastly.net 192.30.253.112 github.

此方法参照 github下载慢,轻松提速教程 1.获取github的IP地址.访问:https://www.ipaddress.com/ 网址依次获取以下三个网址的IP github.com github.global.ssl.fastly.net codeload.github.com 注意,Win10的Linux子系统需要在C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts 配置才有效,它会映射到Linux子系统. 192.30.253.113 github.com

以下四个都是可用的: http://mirrors.ibiblio.org/maven2/ http://mvnrepository.com/ http://repository.jboss.org/nexus/content/groups/public/ http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public 自己在做项目时需要下载jar,之前听说oschina关闭了,然后选择了阿里的一个中央仓库来下载jar,阿里的maven中央仓库不错,并且还

原因: 国内访问外网都很慢,甚至不能访问!安装Node时自带的npm地址默认是:http://registry.npmjs.org  三种方法: 1.通过config命令 npm config set registry http://registry.cnpmjs.org (如果上面配置正确这个命令会有字符串response) 2.命令行指定 npm --registry http://registry.cnpmjs.org 3.编辑node_modules\npm.npmrc加入下面内容 re

通过官网在下载git的时候发现网速只有几十K,淘宝有一个镜像的网站 可以提供下载https://npm.taobao.org/mirrors/git-for-windows/

转载:https://www.cnblogs.com/gandoufu/p/9748841.html https://blog.csdn.net/tuzixini/article/details/81560980 1.查看 conda 版本号 conda -V conda --version 2.conda常用的命令. 1)conda list 查看安装了哪些包. 2)conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境 3)conda update conda

1.打开vscode官网,https://code.visualstudio.com; 2.点击下载稳定版;这里我的电脑是win10版本 3.下载时可以去谷歌的下载内容里面,看到正在下载的vscode,然后点击上面的链接,会发生跳转 4.然后在谷歌浏览器上的地址上会发现这个链接,这个时候直接复制 vscode.cdn.azure.cn 替换地址上面的 会发现速度起飞,这里用vscode.cdn.azure.cn 是采用的国内镜像,直接起飞

1.找到安装maven的路径 2.直接搜索settings.xml文件 <mirror> <!--This sends everything else to /public --> <id>nexus</id> <mirrorOf>*</mirrorOf> <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url> </mirror>

方法一:http://www.apkbus.com/forum.php?mod=viewthread&tid=240851 方法二:http://www.androiddevtools.cn/

最近spring的官网改版了,想下个jar包,还得maven什么的,由于急于开发,懒得整那些个啦,在网上找了个spring的各版本的jar包地址,特此共享下: http://maven.springframework.org/release/org/springframework/spring/3.2.5.RELEASE/

mcr.microsoft.com/dotnet/......   改成: dockerhub.azk8s.cn/dotnet/...... 或 mcr.azk8s.cn/dotnet/......

上一期我们介绍了CUDA下载安装以及其总结,这一期教大家如何在Anaconda中使用CUDA来进行加速.神经网络依赖cuDNN的下载安装,以及下载和安装Pytorch-GPU安装包的三种方式(conda.pip.轮子). 还未下载安装 CUDA 和 Anaconda,请看往期文章,是全套系列的总结,包你不用开很多网页,然而只为了下载安装一个工具而已.... Anaconda中使用 在CUDA安装完之后,如果想要学习深度学习中的神经网络的话,则额外下载安装cuDNN,可帮助我们加快神经网络的运算,

介绍 因为使用conda下载数据有时候因为网络问题下载非常慢,因此我把conda的环境备份好,到时可以直接使用conda的conda create -n 新环境名字 –clone 环境的路径 , 直接把路径下原有的环境克隆到新环境中. 说明 要求Anaconda3 要求python版本3.6 里面主要包括tensorflow2.1.0, tensorflow-gpu 2.1.0, tensorflow-estimator 2.1.0, matplotlib 3.3.1 链接:https://pa

Anaconda+用conda创建python虚拟环境 Anaconda与conda区别 conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理.包管理与pip的使用类似,环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换. conda的设计理念--conda将几乎所有的工具.第三方包都当做package对待,甚至包括python和conda自身 Anaconda则是一个打包的集合,里面预装好了conda.某个版本的python.众多packages.科学计

原文发布在特克斯博客www.susmote.com 之前给大家讲了关于python的背景知识,还有Python的优点和缺点,相信通过之前的介绍很多人已经清楚自己到底要不要选择学习Python,如果已经很有兴趣了,那么你就可以自己查看一些有关Python的官方文档,或是买本书啃啃,如果你暂时还没什么兴趣,也不要着急放弃,尝试着多看几节课,如果实在没兴趣也实属正常,Python也不是最好的语言 Python的下载 Python的下载很简单,直接进入官网https://www.python.org/

目录 区分conda, anaconda, miniconda conda版本 虚拟环境 分享环境 查看某个环境的位置 列出软件包 安装软件包 删除软件包 查找软件包 conda配置 conda实践:安装python2的pip无法安装的包 区分conda, anaconda, miniconda anaconda相当于conda+python+pip+一堆python科学计算常用包(numpy, scipy, matplotlib等) miniconda相当于conda+python+pip,轻

Anaconda用conda创建python虚拟环境 一.简介 conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理.包管理与pip的使用类似,环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换. conda的设计理念——conda将几乎所有的工具.第三方包都当做package对待,甚至包括python和conda自身 Anaconda则是一个打包的集合,里面预装好了conda.某个版本的python.众多packages.科学计算工具等等. 二.使用 1

1.首先在所在系统中安装Anaconda.可以打开命令行输入conda -V检验是否安装以及当前conda的版本. 2.conda常用的命令. 1)conda list 查看安装了哪些包. 2)conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境 3)conda update conda 检查更新当前conda 3.创建Python虚拟环境. 使用 conda create -n your_env_name python=X.X(2.7.3.6等) anacon

推荐使用Git for Windows,官方网站 https://git-for-windows.github.io/ 这里有我写的Git和Github教程:http://www.cnblogs.com/schaepher/p/5561193.html 目录: 一. 说明 二. GitHub Desktop的下载过程 三. GitHub Desktop下载错误处理 四.主要界面介绍(操作说明请直接跳到这里) 五.其他功能 六.我提交的Hello World 一.说明 真正的勇士,敢于在没有翻♂墙