conda 按照指定源下载python包 换成了国内的pip源就可以正常安装了,我使用的是:pip install xlrd -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com,结果:Duang!Duang!Duang~成功 1)http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 阿里云 2)https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 中国科技大学 3) h

以下是从163源下载openstack-ocata版软件包的脚本: from html.parser import HTMLParser from urllib import request import urllib import os,sys import socket class myparser(HTMLParser): '''找到a标签并把属性的值放到列表里''' def __init__(self): HTMLParser.__init__(self) self.links = []

IP组播通信需要一个特殊的组播地址,IP组播地址是一组D类IP地址,范围从224.0.0.0 到 239.255.255.255.其中还有很多地址是为特殊的目的保留的.224.0.0.0到224.0.0.255的地址最好不要用,因为他们大多是为了特殊的目的保持的(比如IGMP协议). IGMP是IP组播的基础.在IP协议出现以后为了加入对组播的支持,IGMP产生了.IGMP所做的实际上就是告诉路由器,在这个路由器所在的子网内有 人对发送到某一个组播组的数据感兴趣,这样当这个组播组的数据到达后面,

需求 python默认使用国外源下载依赖包,由于一些其它因素(例如网络差了,国外机器炸了,我们强大的祖国了...)经常导致下载安装失败,so出现了以豆瓣为主的国内下载源 如何使用豆瓣进行下载 豆瓣下载地址:http://pypi.douban.com/simple 1.使用pip下载时指定使用豆瓣源作为下载源(这里我们下载tornado) pip install tornado -i http://pypi.douban.com/simple 出现以下报错了-.- 解决方法: 明显看到提示信息中

前言: Docker 要求 CentOS 系统(6.5及以上)的内核版本高于 3.10 ,查看本页面的前提条件来验证你的CentOS 版本是否支持 Docker . 通过 uname -r 命令查看你当前的内核版本 $ uname -r 1.卸载docker老版本 $ sudo yum remove docker \ docker-client \ docker-client-latest \ docker-common \ docker-latest \ docker-latest-logro

局域网内所有linux都用yum从外网源安装软件有点浪费,尤其遇到下载慢的情况: 所以考虑下载后传到其他机器安装,还可以保证版本一致(创建一个本地仓库更好,这个后面研究了再记录): 首先安装yum工具 yum install yum-utils 下载命令是yumdownloader: 默认只下载单个rpm包,可用--resolve下载所有依赖包: 默认下载到当前目录,可用--destdir指定下载目录: 下载lsof示例: yumdownloader lsof --resolve --destd

建议参考官方教程:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/AOSP/ 以下为自己测试时执行的步骤: 1.下载repo $ curl https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/git/git-repo -o repo 2.修改权限并拷贝到 PATH 中 $ chmod a+x repo $ sudo mv repo /usr/bin/ 3.使用tuna镜像源更新(需重启模拟终端) $ vi ~/.bashrc export

首先,先来说一下一般的方法吧,就是把之前的淘宝源替换成一个可用的的源: 使用终端查看当前的源 gem sources -l gem sources -r https://rubygems.org/ #删除源 gem sources -a https://gems.ruby-china.org/ #添加源 我这里有一个比较好的一个源 https://gems.ruby-china.org/ 之后使用sudu gem install cocoapods 然后输入管理员密码 就可以了但是这样有个缺点,

我们默认使用yun  安装的时候 使用的 是外国的网站进行下载的  那么下载肯定是慢的 我们可以更改为国内的站点进行下载的 比如临时更改为国内的站点进行下载 pip install -i +你的源 pip install -i https://pypi.douban.com/simple uwsgi # 使用豆瓣下载uwsgi

1.conda安装 在https://repo.continuum.io/miniconda/选择conda版本 wget "https://repo.continuum.io/archive/Miniconda2-4.5.12-Linux-x86_64.sh" bash Miniconda2-4.5.12-Linux-x86_64.sh source ~/.bashrc 2.添加镜像源 conda config --add channels conda-forge conda con

pip默认是从Python官网下载第三方库,从国外下载当然不如从国内下载来得快 豆瓣:https://pypi.doubanio.com/simple 还有其它源,阿里云等等,一个就够用了 用pip安装库时,在后面加上 -i 表示换源,然后输入地址就可以了 pip install *** -i https://pypi.doubanio.com/simple

更新conda源 各系统都可以通过修改用户目录下的 .condarc 文件: channels: - defaults show_channel_urls: true default_channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free - https://mirrors.tuna.tsinghua.

修改conda源为中科大源 Windows修改C:\Users\user(user替换为当前登陆系统的用户)目录下的.condarc文件 Linux修改家目录下的.condarc文件 channels: - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/con

今天想用yay下载steam++加速github网页时发现yay下载一段时间后速度变为零,想到应该是aur源的问题,但是aur修改成国内源后发现没有用,于是想到可以手动修改PKGBUILD文件的source地址进行加速,而且网上也没有看到这种方法,于是来分享一下. 1.先上archwiki的aur界面搜索想要下载的软件 2.点击链接进入 3.通过git clone url 下载PKGBUILD文件 4.编辑下载下来的PKGBUILD文件,将其中的所有github.com改为hub.fastgit

我的系统时manjaro linux 最新版的,安装过了git和curl软件 一.如果没有安装的同学,请使用命令: pacman -S git curl 我这里安装了python3和python2,但是/usr/bin/python直接指向了python3,我用超级用户使用资源管理器,将其快捷方式强制更改为python2,下面工作才能正常进行,否则提示版本不对. 二.安装前的准备工作 新建目录,我直接在home下建立Android4.04目录和bin目录:mkdir Android4.04 bi

Faster-rcnn 在Linux下的配置方法 感谢@邓学长 建立过程: (下载库的时候要按照库readme 进行操作) opencv 的包下载安装,安装教程 用git命令将这个库下载到本地 faster-rcnn 在py3.5下安装 安装anaconda(可以考虑改一下源,下载比较快,用命令改conda)清华镜像源 下载另一个库Faster-RCNN_TF 创建科学计算环境 numpy,人工智能需要的库都下载下来,cython等等 conda install --channel 命令给电脑安

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,

  maven 源 下载太慢,更改国内的阿里源会快一些 <repositories> <repository> <id>alimaven</id> <name>aliyun maven</name> <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url> <layout>default</layout> <sn

装完Anaconda后,建议更新所有的包,因为以后使用很可能会报错. 而更新的时候conda的官方源在美国,不换源就非常蓝瘦,有生之年够呛了. 换源: 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/ cond

  1.  安装软件 1.1.  安装 git A.git官网下载:https://git-scm.com/downloads/ 安装git到如下路径 C:/Program Files/Git B.图形化工具:https://tortoisegit.org/ 1.2.  安装 Python python官网下载:https://www.python.org/downloads/ 安装python到如下路径 C:/Program Files/python 2. 下载源码 2.1. 克隆源代码仓库