网上有很多版本高的sqlserver  下下来就超级费劲  ,所以特意的想了个办法 ,就省时间 最高效率的安装 需要两个软件 我们假定安装 sqlserver 2005 1.SQLEXPR32_CHS.zip 2.SQLServer2005_SSMSEE.rar 先后顺序并不是那摩重要. 最好还是先安装 1.SQLEXPR32_CHS.zip  通过我的实践感知这个是用来创建 数据库的引擎 以及 默认数据库实例的 先有了实例 ,在安装 2.SQLServer2005_SSMSEE.rar 这个就

navicat 连接sqlserver提示要安装 sql server native client 解决方法:其实navicat自带sqlncli_x64.msi,就在安装目录下,安装后问题解决!

树莓派极简安装OpenCv 个人主页–> https://xiaosongshine.github.io/ 因为最近在开发使用树莓派+usb摄像头识别模块,打算用OpenCv,发现网上的树莓派OpenCv安装教程都过于繁琐占用内存大,我经过自己的实验,发现出了一种非常简易快捷的方式,网速OK的话,十分钟能安装完成. 我用的环境: 树莓派3b+ Python3.5.4 树莓派官方操作系统 以下是安装步骤: 树莓派相关库安装:sudo apt-get updatesudo apt-get insta

[深度学习工具]·极简安装Dlib人脸识别库 Dlib介绍 Dlib是一个现代化的C ++工具箱,其中包含用于在C ++中创建复杂软件以解决实际问题的机器学习算法和工具.它广泛应用于工业界和学术界,包括机器人,嵌入式设备,移动电话和大型高性能计算环境.Dlib的开源许可证 允许您在任何应用程序中免费使用它.Dlib有很长的时间,包含很多模块,近几年作者主要关注在机器学习.深度学习.图像处理等模块的开发. 安装 此博文针对Windows10安装,其他平台可以仿照这个步骤来安装 安装Minicond

在项目中需要用到SQLServer,于是安装部署了SQLServer,部署的过程中遇到了一下问题,记录一下以便之后遇到同样问题能快速解决. 一.安装包下载 首先下载必要的安装包: 1.SQLServer2016安装工具(SQLServer2016-SSEI-Expr.exe 大小:5.12M): 下载地址: http://download.microsoft.com/download/B/F/2/BF2EDBB8-004D-47F3-AA2B-FEA897591599/SQLServer2016

在windows上极简安装GPU版AI框架 如果我们想在windows系统上安装GPU版本的AI框架,比如GPU版本的tesnorflow,通常我们会看到类似下面的安装教程 官方版本 安装CUDA 安装cuDNN 配置环境变量 安装python环境 安装gpu版的tensorflow开发包 咋看上去好像不是很复杂,但是其中坑多到你怀疑人生. 下载的cuDNN时候需要注册,而且因为cuDNN文件在外网,下载速度很慢. 比如不同版本的tensorflow和CUDA(cuDNN)的版本是有匹配关系的,

这两天一直在弄linux的安装过程.中间也遇到了不少的坑,主要是网络上的坑人的文章太多.都是坑,最后从redhat官网下载了iso文件,顺便看到官网推荐了一个fedora media writer的烤盘工具,顺便从github上面下载了来制作了U盘的启动.安装过程很顺利. 1.分区用的lvm,文件系统用系统默认的xfs等. 2.分区主要是根目录/和/boot目录还有/swap目录,网上有很多教程就不用说了. 安装sqlserver 2017的过程也很顺利,就是根据https://docs.mic

例如我把一个sqlserver数据库安装在了D盘,结果发现D盘只剩下20G的可用空间,可是数据却每天的在增长,如何办?于是百度到了以下解决办法 方法很多: 1.可以给primary文件组添加文件.选择某个数据库->右键选择属性->文件->添加->选择文件路径,你可以把文件路径写为f盘,原来的数据还是在原来的盘里. 2.可以给文件新增一个文件组,选择某个数据库->右键选择属性->文件组->添加 一个文件组,保存. 然后再 按1的方法 新增文件,选择 新的文件组,这样

今天配到SqlServer2012 安装不了问题,总是NetFX3,然后一次挂了,然后VS2010 Shell也是个悲剧. 装了VS2010,可以了吧,总不能在不给力吧.但是有提示VS2010是打上sp1补丁.娘的. 打上了SP1,结果还是错误,真心无语了. 应该还是要装.net 3.5环境的.但是提示明明是.net4.0的运行时就好了,还有powshell2.0: 万般不明白,可能是我先装上了VS2015 Update2开发工具. 所以,科学的顺序是:iis>sqlserver>visual

我在网上看到过很多种方法在centOS中安装nginx,比如像这样的: 这种方式太麻烦了,看了很恶心. 我在官网看到有这样一种操作,可谓极简.特此记录一下:(官网教程地址:http://nginx.org/en/linux_packages.html#RHEL-CentOS) 1.创建nginx的yum源. 登录远程服务器,进入 /etc/yum.repos.d/ 目录下,创建一个名为nginx.repo的文件: 利用vim命令编辑该文件,将以下代码粘贴进去,并保存退出: [nginx-stab

linux下安装sqlserver数据库有2种办法,第一使用yum镜像安装,第二使用rpm安装包安装 rpm安装地址为:https://packages.microsoft.com/rhel/7/mssql-server-2017/ 使用rpm安装的话可能存在依赖问题,此处不做详细安装说明. 重点说一下yum方式安装,我们这里安装的版本为sqlserver2017,步骤如下: 一.要求 1.centos或redhat7.0以上系统 2.内存2G以上 二.安装步骤 1.设置sqlserver安装镜

在这里简单的记录下自己安装sqlserver的过程吧(本人以前安装失败过,然后卸载了,就一直没用,现在由于工具原因,重新安装,过程相对第一次安装会复杂点) 1.首先,把以前安装的注册表的对应c盘的文件全部删掉,我在这里参考的其他同学写的几篇教程: 参考教程: https://blog.csdn.net/qq_41432123/article/details/79053486 这个教程详细的记录了先删除注册表和安装的过程,跟着走,应该问题不大. 2.自己在安装成功后,又遇到了链接数据库的问题,经过

1.下载WordPress 2.将解压后的文件夹,放到网站根目录,并重命名为你喜欢的目录如:w, 3.重命名文件wp-config-sample.php 为 wp-config.php,并进行配置 4.访问http://localhost/w ,然后直接进入正式安装页面,把信息补充完点击"安装wordpress"按钮 5.访问http://localhost/w/wp-login.php 即可进行登录

A.先用yum安装服务器和客户端 yum install postgresql yum install postgresql-server B.初始化数据库并启动服务 service postgresql initdb service postgresql start C.然后就可以连接pqsql进行操作了. su - postgres psql

在 CentOS 6.2  下安装nginx 一:nginx所需依赖的安装 用yum安装依赖: yum -y install zlib zlib-devel openssl openssl-devel pcre pcre-devel   二:安装nginx 2.1 源码默认安装 下载源码 wget http://nginx.org/download/nginx-1.7.10.tar.gz   # 解压: tar -zxvf nginx-1.7.10.tar.gz cd ./nginx-1.7.1

该环境适合于学习使用的快速Spark环境,采用Apache预编译好的包进行安装.而在实际开发中需要使用针对于个人Hadoop版本进行编译安装,这将在后面进行介绍. Spark预编译安装包下载——Apache版 下载地址:http://spark.apache.org/downloads.html (本例使用的是Spark-2.2.0版本) 接下来依次执行下载,上传,然后解压缩操作. [hadoop@masternode ~]$ cd /home/hadoop/app [hadoop@master

face_recognition是一个强大.简单.易上手的人脸识别开源项目,并且配备了完整的开发文档和应用案例,特别是兼容树莓派系统.此项目是世界上最简洁的人脸识别库,你可以使用Python和命令行工具提取.识别.操作人脸. 本项目的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 dlib中的深度学习模型,用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试,有高达99.38%的准确率.但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待提升. 开源地址:https://github.com/ageitg

0 前言 TensorFlow 2.0,今天凌晨,正式放出了2.0版本. 不少网友表示,TensorFlow 2.0比PyTorch更好用,已经准备全面转向这个新升级的深度学习框架了. ​ 本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本(CPU与GPU),由我来踩坑,方便大家体验正式版本的TF2.0. 废话不多说现在正式开始教程. 1 环境准备 我目前是在Windows10上面,使用conda管理的python环境,通过conda安装cuda与cudnn(GPU支持),通过pip安装的t

x相信每一个学习深度学习的人来说都知道Google的深度学习框架TensorFlow,估计每个人都想成为一个TF Boy(TensorFlow Boy).我也是这个想法,于是我踏上了安装TensorFlow的不归路,期间遇到很多错误,最终都没装成功,因为想装好它需要装太多东西,显卡驱动啊,CUDA啊,cuDNN等,而且版本还要匹配.就在我想要放弃的时候,我看到这个视频:https://www.bilibili.com/video/av75331861?p=1,这绝对良心视频. 好了,现在直接讲解

一.说明 首先声明,本人系统是Windows10 64位,Win7未试. 本文旨在帮助园友以更简单的方式安装Tensorflow,下面介绍的是如何安装Python的Tensorflow cpu版本. Tensorflow依赖于的模块有numpy,matplotlib,jupyter,scikit-image,librosa,nltk,keras,tflearn. 如果我们要在要安装python环境后再一个一个pip,麻烦不说,还很容易出现与Tensorflow不兼容的情况. 因此我们选择pyth

前言 之前写了几篇关于 TensorFlow 1.x GPU 版本安装的博客,但几乎没怎么学习过.之前基本在搞 Machine Learning 和 Data Mining 方面的东西,极少用到 NN,虽然看过几次相关代码,但没怎么看懂过,静态图是有些复杂,对像我这样的菜鸡来说难度有那么点点点点点大 orz... 不过好在今年 TensorFlow 2.0 终于出了,前段时间安装了并学习了下,感觉确实要简单了很多,可能是因为我用的 tensorflow.keras 的原因吧.不管怎么说,用的爽就