刚刚开始学习机器学习,遇到了很多的问题,尤其是搭建环境让我觉得脑袋特别疼.我用的是win8 64位操作系统,硬盘小的可怜.开始我也跟着下载了anaconda,后来发现anaconda一点儿不像说的那么智能.首先就是anaconda的版本,和python更新的版本不是同步的,是要慢一些的,其次anaconda安装和卸载的速度有一些慢,还有就是我开始的时候不知道anaconda和tensorflow版本的对应关系,就导致我按照网上的步骤安装了之后,输入测试程序总是报错.后来放弃了anaconda.安

环境: Debian 8.8 64位, 同样适用 win10 基本步骤: 安装 Python 安装必要的库 测试 一.安装 Python 延续之前的 搭建 Python 环境 选取折中版本 Python 3.4 sudo apt-get install python3 这个时候会遇到一个问题:同时装了Python3和Python2,怎么用pip?默认安装的 pip 对应的是 python 2.7 选用最 简单直接的方案: apt-get purge -y python3-pip apt-get

下载docker镜像 docker pull ubuntu:18.04 进入ubuntu系统命令 docker run -ti ubuntu /bin/bash 正确退出系统方式 先按,ctrl+p 再按,ctrl+q 这样系统就会在后台继续运行 最好不要使用exit或者ctrl+d来退出,这样整个系统就退出了 退出后再进入ubuntu系统 首先用docker ps -a 查找到该CONTAINER ID对应编号(比如:46432b28493c) 进入该系统docker attach 46432

Pycharm搭建Django开发环境 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 我们大家都知道Django是python都一个web框架,因此大家需要自行安装python环境并配置相应都环境变量.本篇博客基于python3.6.0的环境安装Django. 一.安装Django并启动一个Django服务 1>.安装Django C:\Users\yinzhengjie>pip install django 2>.下载Django的压缩安装包自行安装 除了使用pip

简介 前置声明:本专栏的所有文章皆为本人学习时所做笔记而整理成篇,转载需授权且需注明文章来源,禁止商业用途,仅供学习交流.(欢迎大家提供宝贵的意见,共同进步) 正文: 机器学习,顾名思义,就是研究计算机如何学习和模拟人类的行为,并根据已学得的知识对该行为进行增强和改进. 举例来说,假设邮箱收到了一封新邮件,通常我们可以通过邮件里是否含有广告.不相关信息以及乱码等特征,人为的来判断这封邮件是否是一封垃圾邮件. 如上述可知,机器学习模拟人类的行为,所以它同样依据这些邮件内容的特征来判断一封邮件是否是

PyCharm搭建PyQt5开发环境 1.安装PyQt5 2.PyCharm环境配置 2.1 添加QtDesigner 2.2 添加PyUIC 2.3 添加Pyrcc 2.4 添加assistant 2.5 添加linguist 3.测试 3.1 新建项目 3.2 创建一个ui 3.2 使用PyUIC将.ui文件转换为.py文件 3.4 编写main函数 1.安装Python3.X 2. 安装pycharm 3. 安装PyQt5 PyCharm环境配置 2.1 添加QtDesigner 2.2

前言 在 linux 下搭建 python 机器学习环境还是比较容易的,考虑到包依赖的问题,最好建立一个虚拟环境作为机器学习工作环境,在建立的虚拟环境中,再安装各种需要的包,主要有以下6个(这是看这个慕课网视频的第一节概述的时候老师讲的,外加一点自己的理解): Numpy:数据结构基础(存储数据集) Scipy:强大的科学计算方法(矩阵分析.信号分析.数理分析--) Matplotlib:丰富的可视化套件(画图用的) Pandas:基础数据分析套件(在Numpy上又封装了一层) Scikit-l

一, PyCharm搭建Spark开发环境 Windows7, Java 1.8.0_74, Scala 2.12.6, Spark 2.2.1, Hadoop 2.7.6 通常情况下,Spark开发是基于Linux集群的,但这里作为初学者并且囊中羞涩,还是在windows环境下先学习吧. 参照这个配置本地的Spark环境. 之后就是配置PyCharm用来开发Spark.本人在这里浪费了不少时间,因为百度出来的无非就以下两种方式: 1. 在程序中设置环境变量 import os import s

在python开发工具PyCharm中搭建QtPy环境(详细) 在Python的开发工具PyCharm中安装QtPy5(版本5):打开“File”——“Settings”——“Project Interpreter”,点击窗口中右侧点添加按钮,然后在弹出的窗口添加PyQt5模块包,单击Install Package按钮,如图所示: 安装好安装PyQt5后,需要用同样的方法安装pyqt5-tools,安装PyQt5后没有designer.exe就是因为没有安装pyqt5-tools.安装好PyQt

pycharm的开发环境主要涉及到以下三个方面 pycharm的激活 这里采用破解的方式来达到永久激活的目的,因为激活码用着用着就过期的你,会发现不厌其烦的 通过测试,这个破解包适用于2017-2019等各版本的pycharm 破解包激活码以及汉化包下载地址如下:https://pan.baidu.com/s/1HKi5jGznsG3mX8f9Glnjbw    提取码:sp6l 并将破解补丁文件 JetbrainsCrack-release-enc.jar 放置到 pycharm 程序安装目录

1,关于TensorFlow TensorFlow 随着AlphaGo的胜利也火了起来. google又一次成为大家膜拜的大神了.google大神在引导这机器学习的方向. 同时docker 也是一个非常好的工具,大大的方便了开发环境的构建,之前需要配置安装. 看各种文档,现在只要一个 pull 一个 run 就可以把环境弄好了. 同时如果有写地方需要个性化定制,直接在docker的镜像上面再加一层补丁就好了. 自己的需求就能满足了,同时还可以将这个通用的方法分享出去. 2,下载TensorFlo

TensorFlow笔记-02-Windows下搭建TensorFlow环境(win版非虚拟机) 本篇介绍的是在windows系统下,使用 Anaconda+PyCharm,不使用虚拟机,也不使用 Linux 安装 Anaconda 这个相信有很多人都在用,所以简单说一下 如果没有安装可以直接去Anaconda官网下载:https://www.anaconda.com/download/ 提示:安装时记住安装目录 默认安装就可以 如果安装 Anaconda 有问题请参照: windows下Ana

事实上在开发python最好在ubuntu环境下,简单也便于扩展各个package.可是我的linux的电脑临时不在身边.还的我老婆的电脑win7没办法啊. 因为python的跨平台性.在windows下和ubuntu下基本上没什么区别.以下从几个不步骤来搭建开发环境. 下载安装python.2.6. python有2.6的版本号和3.x版本号.建议还是使用python-2.6.x 版本号,由于python的各大框架都支持2.6版本号.可是不支持3.x版本号. 比如简单介绍而且功能强大的webp

每每新同事入职,都要在自己电脑上配置一堆环境,费神费力:每每开发测试都要重新配置开发环境,手工搭建,步骤很繁琐,极易出错. 大神在时,大神搭建,大神不在,以手抚膺坐长叹.为此,VVVVVagrant横空出世 虚拟机编排工具Vagrant 他,基于虚拟机,能打造出完美的物理隔离! 他,一次搭建,处处使用,拷贝一个镜像就能让新员工立即投入开发,当属老板的最爱! 他,只需要一个文本,寥寥几行,就能驾驭网络配置.建立集群! 良好的第三方支持也让他如鱼得水,支持shell脚本.支持ansible自动部署等

今天继续来更新,本篇文章我们讲环境搭建,主要分享一些环境搭建的学习资源及安装步骤,解决一些安装时可能会出现的问题.下面就让我们一起进入学习第一步,搭建TypeScript环境:一. 环境搭建1.1. TypeScript环境安装已经配置好的环境,大家可以直接下载:https://github.com/coderwhy/HYLearnTS.git在上一个章节中我们说过,TypeScript最终会被编译成JavaScript代码:TypeScript运行流程那么我们必然需要对应的编译环境:·首先,T

注意:1.搭建环境:Ubuntu64位,Linux(也有Windows的,我还没空试)       2.一般的配置jdk.Scala等的路径环境是在/etc/profile里配置的,我自己搭建的时候发现我自己在profile配置环境会有问题,比如说:我配置了spark,source了profile,启动spark是没问题的,但是当我想再次启动spark的时候,        就会启动失败,需要再source一遍profile,所以我把所有的需要配置环境的命令都写在了 ~/.bashrc文件里,只

这两天刚下了一个pycharm,结果使用之后将vscode给崩了,重装的时候有些步骤也记不清,走了一些弯路,做个总结来记录一下(本人觉得vscode比pycharm好用一点). Python下载安装 到官网上下载即可:https://www.python.org/downloads/ 关于python的安装,网上一大堆,不过还是推荐B站上的一个python教程进行安装 https://www.bilibili.com/video/av31617063/?p=2&t=377  比较直观,并且里面也

前言:       工作中需要同步日志到hdfs,以前是找运维用rsync做同步,现在一般是用flume同步数据到hdfs.以前为了工作简单看个flume的一些东西,今天下午有时间自己利用虚拟机搭建了flume环境,并简单做了几个练习.学习过程中还是比较顺利的,现在将学习的过程记录与此,供以后自己查阅,如果能帮助到其他人,自然是更好的. ===============================================================长长的分割线===========

上一篇:搭建LNAMP环境(六)- PHP7源码安装MongoDB和MongoDB拓展 一.安装Memcached 1.yum安装libevent事件触发管理器 yum -y install libevent-devel 2.创建memcached用户组和用户 groupadd memcached useradd -r -g memcached -s /sbin/nologin -M memcached 3.下载memcached源码包,并将源码包放到/usr/local/src/目录下下载页面

上一篇:搭建LNAMP环境(一)- 源码安装MySQL5.6 1.yum安装编译nginx需要的包 yum -y install pcre pcre-devel zlib zlib-devel openssl openssl-devel 软件包说明:zlib: 为nginx提供gzip模块,需要zlib库支持pcre: 为支持地址重写rewrite功能openssl:为nginx提供ssl功能 2.创建nginx用户组和用户 groupadd nginx useradd -r -g nginx

1.yum安装编译mysql需要的包 yum -y install gcc-c++ make cmake bison-devel ncurses-devel perl 2.为mysql创建一个新的用户组和用户,以便把mysql和root权限分开 groupadd mysql 3.添加mysql用户,为了防止mysql成为一个真实的可以登录和操作的用户,用-M参数禁止创建家目录,用-s参数禁用ssh登录权限 useradd -r -g mysql -s /sbin/nologin -M mysql