Pycharm的两种环境配置 1.新建一个虚拟环境 一开始使用pycharm创建project的时候,点击创建 create new project: 然后就会弹出下面的窗口,如果我们选择的是上面的选项,那么进行的就是一个创建了一个虚拟机环境的操作,就是在该project下会生成一个venv文件夹,下面存放你使用的环境以及相应的模版: 点击create后生成project: 这时候如果你想要使用一些框架如mxnet等,就需要下载: 可见不能使用,因为该虚拟环境中没有这个模块,在pycharm的终

pycharm安装和首次使用 http://blog.csdn.net/chenggong2dm/article/details/9365437 快捷键: 找文件.代码.引用相关 1.双击shift 在项目的所有目录进行查找 2.alt+f7 非常非常频繁使用的一个快捷键,可以帮你找到你的函数或者变量或者类的所有引用到的地方 3.Ctrl+s/Alt+F3 在文档内查找特定内容 基础操作 1.ctrl+shift+'-' 撤销 2.Ctrl+shift+z 取消撤销 3.Ctrl+Shift+I

一.环境 基于安装Python3.6以及pycharm. 二.在项目设置里配置编译环境 打开pycharm新建一个项目. 打开pycharm->file->setting->project:->project interpreter,将自己的interpreter调整到安装的3.6版本,大部分是已经调整好的 三.pip下载TensorFlow 打开命令行窗口使用pip命令安装TensorFlow,输入 pip install tensorflow==1.4 四.测试是否配置成功 在

概述 在上节介绍了anaconda管理python环境,而Pycharm作为主流python IDE,两者配合使用才算完美. 配置 File - Setting - Project Interpreter 贴图: 可以看到当前环境下安装的包之类的,管理起来也是很清爽.

由于最近学习python的需要,为了方便程序的调试,尝试在Windows下的Pycharm远程连接到虚拟机中Centos下的python环境.(这里我采用的是ssh的远程连接)1.准备工作: 固定centos的IP,这里我的固定IP为 192.168.254.128 . centos中安装ssh.(这里我采用的是ssh的远程连接) centos中Python环境已安装.2.打开Pycharm,File—>Settings—>Project—>Project Interpreter 选择A

在ubuntu中安装pycharm.opencv2后.在pycharm环境中无法使用opencv,后来查资料显示OpenCV is not pip-installable. You’ll need to manually sym-link your cv2.so  and cv.py  files into the site-packages directory. 经查看在/usr/local/lib/python2.7/dist-packages文件夹下有cv2.so  and cv.py 现

1.手动建立: 第一步 建立虚拟环境 Windows cmd: pip install virtualenv 创建虚拟环境目录 env 激活虚拟环境 C:\Python27\Scripts\env\Scripts>activate.bat Linux: 启动虚拟环境: source env/bin/activate 第二步 在pycharm中使用配置好的virtualenv环境 引用自:http://blog.csdn.net/hy245120020/article/details/507761

1.手动建立: 第一步 建立虚拟环境 Windows cmd: pip install virtualenv 创建虚拟环境目录 env 激活虚拟环境 C:\Python27\Scripts\env\Scripts>activate.bat Linux: 启动虚拟环境: source env/bin/activate 第二步 在pycharm中使用配置好的virtualenv环境 引用自:http://blog.csdn.net/hy245120020/article/details/507761

环境:win10 python2.7.10(64) 在path中配置python环境 注意:我这边的环境是py2和py3共存的,但是我这边默认使用的是py2. 在virtualenv环境中安装指定的python版本 按照目前的情况,安装virtualenv后,系统会默认安装python2.7,而不是python3. 那么如何在虚拟环境中使用python指定版本呢? 很简单,只需要在命令行输入一句命令: virtualenv 虚拟环境文件目录名 -p 安装python的路径 virtualenv

前面已经介绍过基本的virtualenv使用方法,如想要了解的同学可以跳转https://www.cnblogs.com/weilijie/p/10964872.html 下面进入正题,我使用的是pycharm社区版,正好做到在用命令行创建的Django项目中 使用virtualenv环境 首先自己挑个目录创建Django项目,django-admin startproject xxx 不用多说 在pycharm 把Django项目打开 点击FILE->Settings->Project In

复习 进制转换:二进制&十六进制转换(从左往右1248机制,每四位二进制对应一位16进制) 二进制&十进制转换   2n-1幂次方相加 十进制到二进制转化  将十进制除以2,把余数记下来,再用商去除以2...依次循环,直到商为0结束,把余数倒着依次排列,就构成了而进制数. 内存分布:栈区与堆区 堆区:存放具体的数据 栈区:存放找堆区的依据(内存地址) 操作系统:32位   针对CPU来讲,一次性处理4个字节(1字节= 8位)的数据量,内存寻址空间在2得32次方=4294967296Byte

一.centos7安装python3 1.下载python3的源码包 下载地址:https://www.python.org/ftp/python/3.6.2/Python-3.6.2.tgz cd /opt 进入/opt目录,一般安装的软件都放在此目录下 [root@localhost opt]# wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.2/Python-3.6.2.tgz 下载完成,如下图: 2.安装python前的库环境,非常重要 安装pyth

安装过程中,需要互联网连接下载python依赖库: 1.安装: Windows Server 2008 R2 x64标准版 2.安装: Python 2.7.10 amd64 到C:\Python27 并将下列路径加到PATH环境变量: C:\Python27\;C:\Python27\Scripts; 3.安装: Oracle jdk 1.7 到C:\Java 并配置 JAVA_HOME 环境变量,如 C:\Java\jdk1.7.0_71 4.安装: PostgreSQL 9.4.4-3 x

从健身和学习中我一体会到坚持的力量.想写写东西的想法已经好久了,就是不知道怎么开始.最近生活开始给我各种攻击和磨练,我从声嘶力竭到沉默到默默坚持自己,改变自己并总结告诉自己:少说多看,看破不说破,宁愿尴尬也不说话. ------------------上面是心情,后面是体会,下面开始正式的内容: 在学习Python之前,要先安装能够运行Python程序的编译器,Anaconda是一个开源的Python发行版本,其包含了conda.Python等180多个科学包及其依赖项.是一个非常适合新手使用的

PyCharm配置Python3开发环境 PyCharm的开发环境是配置在对应的工程中: 一.创建一个Project 工具栏:New - New Project 建议指定一个专门的目录 ,用来存放python代码.如图中,使用E:\Pycharm_workspace目录专门存放python代码 . project Interpreter:指当前python工程所用的python环境 ,即你打算使用哪个python版本来运行你的python代码. 免费社区版:默认使用环境变量中配置的python版

1.在某个位置安装一个虚拟环境 2.项目运行是配置virtualenv生成的环境 3.重启terminal 安装依赖: exp => pip install django

odoo开发环境搭建(四):python开发工具IDE pycharm配置

因为要在windows系统系统中练习tensorflow,所以需要配置一下环境(来回的开关机切换环境太麻烦了......) 首先安装anaconda3,我选择的版本是Anaconda3 5.1.0,对应的python的版本是python3.6.anaconda和python对应的版本关系如下图: 下载的是使用的中科大的镜像站 http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/archive/ 具体安装过程不表,配置一下安装路径就可以,还有就是将下面的勾取消掉了(默认勾选的,

Anaconda自带的Jupyter Notebook很方便,但是执行速度较慢,缺少调试环境.PyCharm与Jupyter Notebook相比,执行速度更快,而且提供了类似Matlab的调试工具,极大地方便了程序开发. 安装Anaconda和TensorFlow 将Anaconda添加到Path中,使得Anaconda附带的Python解释器成为系统默认的Python解释器. 执行命令安装TensorFlow,等待时间较长 conda install tensorflow 测试TensorF

1. docker 配置 使用-p参数暴露一个端口用于ssh连接. docker run -itd --name wangchao_paddle --gpus all -p 8899:8888 -p 8822:22 -v /data:/root/data registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.3.0-gpu-cuda10.2-cudnn7 /bin/bash 如果镜像没有ssh则需要先安装.(paddle-gpu镜像已有ssh可忽略之后的步骤):