pip install mxnet-cu90 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com 安装sklearn时总报错 ERROR: scikit-learn requires Python '>=3.5' but the running Python is 2.7.13 经查知最新支持py2.7的是0.20版本,安装: pip install -U scikit-learn==0.20 -i http://pyp

tensorflow安装过程cpu版-(windows10环境下)---亲试可行方案   一, 前言:本次安装tensorflow是基于Python的,安装Python的过程不做说明 二, 安装环境:(tensorflow支持的系统是64位的,windows和linux,mac都需要64位) 和windows版本没什么关系,我的是windows10 Python3.5.2(自己电脑上安装的版本,如果你安装了,不知道版本的话可以在命令窗口输入"python --version",会显示你

windows7下安装python3.5 1.下载python-3.5.2-amd64.whl https://www.python.org/downloads/release/python-352/ 2.进行傻瓜式安装 3.配置环境变量 打开“计算机”,“属性”,“高级系统设置”,“环境变量” 在path中添加:C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python35 Windows7下通过cmd安装pip-9.0.1 备注:p

转自:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/52810219?locationNum=3&fps=1 目录(?)[-] 教你从头到尾利用DQN自动玩flappy bird全程命令提示GPUCPU 前言 第一部分GPU版教程 1NVIDIA驱动CUDAcudnn安装 下载相应文件后续 使用下载地址 11 Install NVIDIA Driver 安装NVIDIA驱动 12 Install CUDA 安装CUDA 13 Install cuDN

virtualbox下安装的纯净版centOS7,网络设置如下: 需要在/etc/sysconfig/network-scripts/下编辑ifcfg-enp0s3,其中,NOBOOT设置成也是,就可以访问外网了

一.caffe简介 Caffe,是一个兼具表达性.速度和思维模块化的深度学习框架. 由伯克利人工智能研究小组和伯克利视觉和学习中心开发. 虽然其内核是用C++编写的,但Caffe有Python和Matlab 相关接口. Caffe支持多种类型的深度学习架构,面向图像分类和图像分割,还支持CNN.RCNN.LSTM和全连接神经网络设计. Caffe支持基于GPU和CPU的加速计算内核库,如NVIDIA cuDNN和Intel MKL. 二.ubuntu16.04 搭建python Conda 环境

本着不折腾不舒服斯基,好久没安装软件玩了.今天趁天气不错,安装下TensorFlow(cpu版)(因为没钱上GPU),首先在网上搜了下教程,原文出处: https://blog.csdn.net/u013080652/article/details/68922702.因为时间时间已经过去一年多,很多版本都升级了,没有直接安装原来的直接安装.以下正文开始: 环境 系统:window7 anaconda:anaconda3-5.2.0(TensorFlow 目前已支持Python3.6) pytho

1.首先安装pip-install 在使用centos7的软件包管理程序yum安装python-pip的时候会报一下错误: No package python-pip available. Error: Nothing to do 说没有python-pip软件包可以安装. 这是因为像centos这类衍生出来的发行版,他们的源有时候内容更新的比较滞后,或者说有时候一些扩展的源根本就没有.所以在使用yum来search python-pip的时候,会说没有找到该软件包. 因此为了能够安装这些包,需

因为用的是mac本,在自己电脑上用virtualbox安装了centos7.2 虚拟机,为了实现与本机交换文件,需要用到贡享文件夹功能. 网上搜的时候多是windows版的,所以自己写一个mac版的. 1.在本机上创建一个文件夹,名字最好用英文,字母之间别为了好看留空格,这里我创建了一个叫CM的文件夹 2.在virtualbox导航栏 -> 设备->共享文件夹 ->共享文件夹 ,点击共享文件夹,出现图二页面(我这是穿件文件夹后的样子), 点击图二红圈内的那个图,出现如图一的页面,这时把第

虚拟机配置工作如下所示 1.创建虚拟机  使用键盘组合键CTRL+N2.选择自定义(高级) 如图所示: 3.默认如何所示: 4.选择 稍后安装操作系统 如图所示: 5.选择对应的操作系统 如何所示 6.选择位置和填写虚拟机名称  所图所示 7.自己用的话,默认即可  如图所示 8.如果内存小于1024M的话,在安装的时候会没有图形化的安装界面  如图所示 9.个人学习用,选择NAT模式,桥接模式为特殊需求  如图所示 10.默认 11.默认 12.默认 13.个人学习磁盘20G足够了,立刻分配所

1.OpenStack示例的架构介绍 1.1 各节点介绍 (1)控制节点(controller)控制节点(controller)上运行身份服务,镜像服务,计算节点管理,网络管理,各种网络代理和仪表板.它还包括支持服务,如SQL数据库,消息队列和NTP. 可选地,控制器节点运行块存储,对象存储,编排和遥测服务的部分. 注:计算节点上需要至少配置两块网卡. (2)计算节点(Nova) 计算节点运行操作实例的 计算部分.默认情况下使用 :`KVM 或QUME作为hypervisor.计算节点同样运行网

1.准备工作: 1)64为操作系统,win7或者更高 2)支持“ Hardware Virtualization Technology”,并且,“virtualization ”可用(可进入任务管理器查看) 2.安装Docker: 2.1 下载和安装Docker Toolbox 从Docker官网可以下到Docker Toolbox:https://www.docker.com/products/docker-toolbox,选择windows版本下载. 注意:安装路径千万不要有中文!!!! 一

前提说明: 1.Hadoop与spark是两个独立的框架,只安装spark也可独立运行,spark有自己的调度器(standalone模式): 2.在Hadoop的基础上安装spark就是为了使用yarn调度器与Hadoop的hdfs存储: 3.如果你只想安装spark,可不用看Hadoop的安装,并不影响spark的安装与使用. 4.并不需要单独安装scala,因为spark之中已经集成了Scala(如果想要对应的版本也可以自己安装) 我的安装环境: centos7服务器版.jdk8.hado

前提: 下载anaconda,然后创建一个python虚拟环境: 命令: conda create -n tf_cpu python=3.6       # (tf_cpu  是这个虚拟环境的名字) 切换到该虚拟环境下: 命令:activate tf_cpu 查看所有虚拟环境列表 命令:conda env list 不完美版tensorflow安装: 切换到自己的虚拟环境下后,直接利用pip安装: 命令:pip install --upgrade --ignore-installed tenso

1.打开Anaconda Prompt 2.搭建TensorFlow的环境: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yesconda create -n tensorflow python=3.5 3.在用户目录下找到文件   .condarc 环境搭建完成: 4.安装(CPU)版的Tensor

最近在笔记本上配置了ubuntu14.04,并配置了caffe,整个过程大概花了2个小时. 希望在安装时能给大家一个启发,这里配置的是无gpu版的,因为我的笔记本时核心显卡,配置gpu版的要编译cuda和cudnn. 好了,下面开始. 1.安装各种依赖项: sudo apt-get install -y libatlas-base-dev libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev lib

在安装前配置好更新源,基本要求就是速度越快越好: 1.安装Python   apt-get install python 2.安装Git    apt-get install git 3.安装依赖包   apt-get install -y build-essential git libatlas-base-dev libopencv-dev 4.从Github上获取代码   git clone --recursive https://github.com/dmlc/mxnet 5.进入到Mxn

因为下载的文件,从cn下载很慢,或者下不动,所以我弄了一个本地安装版 本地安装的文件,我是从网上单独下载了,这里就不提供了. 记得在最后设置允许访问的局域网IP段 ## iptables 配置iptables_intranet=(0.0.0.0/0) # 内网网段,多个空格隔开 目前软件的机制是: cat /etc/tproxy/chnroute.txt,这个IP表里都是cnip,如果满足这里的就走默认的操作系统本身网关出去上网, 否则就走代理网关出去.所以你如果想全局走代理网关出去,那么可以把

仪表盘Dashboard(horizon)是一个web接口,使得云平台管理员以及用户可以管理不同的Openstack资源以及服务.这个部署示例使用的是 Apache Web 服务器. 节点配置信息说明: 控制节点:controller: IP:192.168.164.128 hostname&hosts:likeadmin 计算加点:Nova: IP:192.168.164.129 hostname&hosts:likenode 块存储节点:cinder: IP:192.168.164.1

节点配置情况说明: 控制节点:controller: IP:192.168.164.128 hostname&hosts:likeadmin 计算加点:Nova: IP:192.168.164.129 hostname&hosts:likenode 块存储节点:cinder: IP:192.168.164.136 hostname&hosts:likeblock 1.安装配置OpenStack包需要分别在likeadmin,likenode,likeblock三台主机上安装Open

▶ 学习了双调排序,参考(https://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/76408595) ● 使用 CPU 排序的代码 #include <stdio.h> #define LENGTH 1024 #define ASCENDING 1 #define DESCENDING 0 int a[LENGTH]; void compare(int i, int j, int dir) { if (dir == (a[i]>a[j])) { i