Django+channels运行时报错 Unhandled exception in thread started by <function check_errors.<locals>.wrapper at 0x7f267151a840> Traceback (most recent call last): File , in wrapper fn(*args, **kwargs) File , in inner_run autoreload.raise_last_excepti

TinyOS的安装 TinyOS的安装是一件麻烦的事情,它不像其他的开发环境那样配置简单.要想成功安装好TinyOS,需要选择好PC操作系统,TinyOS安装文件的版本,工具链的版本…….总之,安装过程中很容易失败,而且失败原因是无法得知的.因为就算出错了,你也很少有机会可以搜索得到相关资料. 准备工作 对于1.x: 成功的安装经验是:选择Windows XP作为PC操作系统,Cygwin模拟环境,TinyOS 1.1.14,nesc 1.1.1及JDK 1.4.x. 说明:(1)或许Windo

为了减少软件扫描ssh登陆 还是用这个比较好点  默认端口号22 也要改 登陆密码也不要使用 弱口令 123456 这样的 Description DenyHosts is a python program that automatically blocks ssh attacks by adding entries to /etc/hosts.deny. DenyHosts will also inform Linux administrators about offending hosts,

##tensorflow简单介绍: TensorFlow™ is an open source software library for numerical computation using data flow graphs.https://www.tensorflow.org/TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从图

Mac OS X10.9默认带了Python2.7,不过现在Python3.3.3出来了,如果想使用最新版本,赶紧升级下吧.基本步骤如下 第1步:官网下载Python3.3 这里面有windows和mac os x下的安装程序,下载那个64位的安装程序 第2步:安装下载的img文件,安装完后的目录如下: 复制代码 代码如下: /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.3 第3步:移动python的安装目录 原来的安装目录见第2步,不过所有的p

编译环境: 均是32位版本 Microsoft Visual Studio 10.0 Microsoft SDKs v7.1 Apache2.4 Python3.4 mod_wsgi-4.5.0 要求: 1 Apache和Python都是32位或者都是64位, 2 Apache和Python是相同版本的C++编译器编译的 3 使用和上述相同版本的C++编译器编译mod_wsgi 必须同时满足才能成功 说明:  VC9==VS2008或VC10==VS2010 Python 2.6 or 2.7

Docker-Compose是一个部署多个容器的简单但是非常必要的工具. 安装Docker-Compose之前,请先安装 python-pip 安装 python-pip 1.首先检查linux有没有安装python-pip包,终端执行 pip -V [root@vm-50-151 network-scripts]# pip -V -bash: pip: command not found 2.没有python-pip包就执行命令 yum -y install epel-release [roo

在网上找了许多安装Caffe的教程 感觉全都是杂乱无章的 而且也没有详细的 只能自己当小白鼠来实验一次了 本次配置:CUDA 8.0+ CUDNN  +VS 2015 +Python 3.5 + Caffe 1.安装CUDA 安装还是非常简单的 直接点安装就可以了,注意在这里要选择自定义,而后勾选所有组件下载: 全部勾选: 而后一直next就可以了,安装过程中可能会出现黑屏是正常的 官方教程上面是CUDA 7.5或8.0  此处使用的是VS2015,就只能使用8.0了(注:电脑的显卡必须是英伟达

学习深度学习背景 最近在做一款抢票软件,由于12306经常检测账号状态,抢票抢着抢着就需要重新登录了,然后登录是需要验证码的.所以我最开始是想到了使用java基于感知哈希算法pHash做相似度匹配识别,结果测试发现精确度低的可怜.这里简单的说下逻辑.12306验证码是由8张小图片生成拼接在一起的.每次请求都是在服务器后台进行随机抽取图片制作验证码.而每一张小图的尺寸大小都是相同的.将图片使用java切割后生成8张小图.在进行pHash算法匹配图片相似度.结果识别度非常低了,就没必要说继续做往下的

Flask实战 留言板 创建项目目录messageboard,从GreyLi的代码中把Pipfile和Pipfile.lock文件拷贝过来,这两个文件中定义了虚拟环境中需要安装的包的信息和位置,进入messageboard目录使用pipenv创建虚拟环境,这会同时安装所有依赖(--dev选项用来包括开发依赖), 安装完成后激活虚拟环境. 安装虚拟环境 pipenv install –dev 激活: flask shell 查看虚拟环境中安装的包: Pipfile:用来下载依赖包的 [[sourc

本文转自:https://blog.csdn.net/weixin_42406046/article/details/80604623?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg 版权声明:原创内容,版权所有[web_hwf@sain.com] https://blog.csdn.net/weixin_42406046/article/details/80604623 开始的时候引入别人的一个项目npm installnpm run dev 启动项目报错> sell@1.0.0 dev

开始想安装htop 然后 yum installhtop 没有 yum searchhtop 也没有  然后上github 发现一个比htop还华丽的东西. Glances 大概这个样子的. 可以一览 所有信息 简直NICE!!! 好了.说说安装它遇到的问题吧. 一开始看有release 可以直接二进制安装 好喜. wget ... tar -xvf ... rpm -i ...  说依赖 python-psutil. 那我就安装吧 pypi上搜索 然后安装 . python -> import

环境 有网的机器(192.168.19.222):rhe65,python2.7.13,pip9.0.1 离线机器(192.168.19.203):rhe65,python2.6 FTP(192.168.20.25):有已经编译好的python2.7.13的zip包 离线安装思路 准备安装包,借助pip下载依赖环境到指定路径 将下载的包压缩上传到离线环境 在离线环境准备同有网机器的python环境(python2.7.13,pip9.0.1) 开始安装 有网机器 #从豆瓣源下载pip和ansib

E:\Workspace_WebStorm\angular2>npm install -gC:\Users\lyx\AppData\Roaming\npm`-- angular2@0.0.0 `-- UNMET PEER DEPENDENCY typescript@>=1.8.0 <2.1.0 || >=1.9.0-dev || >=2.0.0-dev || || >=2.1.0-dev npm WARN ts-helpers@1.1.2 requires a peer

最近,项目团队需要研究并应用AI的技术,在具体的产品实施环节中使用.之前的几个项目,是委托武汉大学给做的,基于keras框架,实现了一些图像识别的项目. 这不,上方希望自己能够掌握一些常用且成熟的AI算法,并能够运用于项目技术关键环节,要我将tensorflow作为入口,手头的项目,架构已经不存在问题的,可以交出去,让团队成员代为管理,关键问题,我可以给出指导意见.不多说闲话了,进入正题. 今天,这篇作为tensorflow的处女篇博文,就以环境搭建为主吧.介绍我在部署tensorflow遇到的

安装过程怕是要吐血,架梯子等等结果被setuptools的版本给坑了. 参考网址: http://blog.csdn.net/YHYR_YCY/article/details/78876148 https://jingyan.baidu.com/article/14bd256e748346bb6d2612be.html 第一步: 安装python2.7版本 cmd设置环境变量:c:\Python27\python.exe c:\Python27\tools\Scripts\win_add2pat

1.关于pyenv (1)pyenv是一个开源的.shell脚本编写的工具:Simple Python version management (2)为什么使用pyenv:当多个项目同时在开发与维护时,各个项目可能使用着不同的python版本,使用pyenv能更方便帮助我们管理不同的python版本环境 (3)pyenv源码及其下载安装皆可以在GitHub上找到: https://github.com/yyuu/pyenv https://github.com/yyuu/pyenv-install

requirements.txt用来记录项目所有的依赖包和版本号,只需要一个简单的pip命令就能完成. pip freeze >requirements.txt 然后就可以用 pip install -r requirements.txt 来一次性安装requirements.txt里面所有的依赖包,真是非常方便. 发现了一个全新的Python包管理器,叫做pipenv,集合了所有编程语言的包管理器的优点,是kennethreitz大神的一个周末项目.它的工作方式就像Node.js里的npm或者

网上搜索了很多,主流的配置方法分为两种: 摘自 1.http://www.jb51.net/article/83617.htm 安装pip的包并确定pip安装时的镜像源地址,国内常用的地址有: http://pypi.douban.com 豆瓣   http://pypi.hustunique.com 华中理工大学   http://pypi.sdutlinux.org 山东理工大学   http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn 中国科学技术大学 1> 临时指定pypi镜像

啦啦啦:根据网上的教程前一天安装失败,第二天才安装成功.其实caffe的安装并不难,只是网上的教程不是很全面,自己写一个,留作纪念. 准备工作 Windows10 操作系统 vs2015(c++编译器一定要已经安装) cmake编译工具(加入到环境变量) anaconda2(我第一次用的anaconda3,用的最新的版本安装失败,结果发现caffe支持的是python3.5的anaconda,所以选择了python2.7也就是anaconda2) 下载caffe 直接下载Windows版的就行(

安装支持GPU的tensorflow前提是正确安装好了 CUDA 和 cuDNN. CUDA 和 cuDNN的安装见 Nvidia 官网和各种安装教程,应该很容易,重点是要选准了支持自己GPU的 CUDA 版本,再选准支持 该 CUDA 版本的 cuDNN版本. 关于CUDA: tensorflow-gpu 1.5 及以上版本要求 CUDA 版本为9.0; 如果本机装的 CUDA版本是8,安装了 tensorflow-gpu 1.5及以上版本,会报错: ImportError: libcubla