方法一: 退出base环境回到系统自带的环境 conda deactivate 方法二 1,通过将auto_activate_base参数设置为false实现: conda config --set auto_activate_base false 2,那要进入的话通过conda activate base 3,如果反悔了还是希望base一直留着的话通过 conda config --set auto_activate_base true 来恢复

序言 对于想要入门Python或者深度学习的初学者而言,配置环境一直是一个令人头疼的问题.相信有许多人经历过安装第三方包失败,安装好了却在使用中报错,安装CUDA.tensorflow.pytorch版本不匹配等等令人头大的问题,我也曾被这些问题所困扰.经过这两三年时间中反复重装环境的痛苦过程,直到现在我才逐渐能够独立.流畅地配制出一个令人满意的环境.在这个过程中,我也帮助了许多遇到这些问题的朋友,收获了一些经验教训,因此我希望将这一完整的过程写成博客,帮助在这方面遇到困难的人. 在这个系列的博

概述:本地化是系统或软件运行的语言和文化环境.设置NLS_LANG环境参数是规定Oracle数据库软件本地化行为最简单的方式.NLS_LANG参数不但指定了客户端应用程序和Oracle数据库所使用的语言和地区:同时也指定了客户端程序输入数据和显示数据所使用的字符集. 本文主要包含如下五部分◆ NLS_LANG环境变量的构成◆ NLS_LANG环境变量的格式◆ 如何查看数据库NLS参数设置◆ 举例说明如何设置NLS_LANG环境变量◆ 举例说明一些特殊情况 一,NLS_LANG环境变量的构成NLS

一.conda环境里安装pydot, 输入以下命令即可: conda install -c anaconda pydot 二.如果运行tensorflow,提示缺什么包,都可以在这里下载. ------------------------------------------ 参考:https://anaconda.org/anaconda/pydot

安装完Anaconda利用conda创建了虚拟环境,但是启动jupyter notebook之后却找不到虚拟环境. 实际上是由于在虚拟环境下缺少kernel.json文件,解决方法如下: 首先安装ipykernel:conda install ipykernel 在虚拟环境下创建kernel文件:conda install -n 环境名称 ipykernel 激活conda环境: source activate 环境名称 将环境写入notebook的kernel中 python -m ipyke

前言: Visual Studio Code(以下简称VSCode)是一个轻量且强大的代码编辑器,支持Windows,OS X和Linux.内置JavaScript.TypeScript和Node.js支持,而且拥有丰富的插件生态系统,可通过安装插件来支持C++.C#.Python.PHP等其他语言.我看中VS Code主要是因为它启动快,占用内存低,代码补全,比较人性化,支持丰富的插件,UI设计美观,出身“名门"(微软),有保障,再一个就是前辈的口碑,让我也迫不及待想要尝试一下.当我下载之后发

10分钟学会在windows/Linux下设置ASP.Net Core开发环境并部署应用 创建和开发ASP.NET Core应用可以有二种方式:最简单的方式是通过Visual Studio 2017 来创建,其优点是简单方便,但需要安装最新版本Visual Studio 2017 preview 15.3 .另一种方式是使用Visual Studio Code来创建,Visual Studio Code 则是一款轻量级的编辑器 ,可在多种操作系统中运行,如果情况允许,笔者更建议使用Visual

查看已安装的环境: conda info -e 或 conda env list 创建新环境gymlab: conda create -n gymlab python=3.5 激活环境gymlab: conda activate gymlab 查看当前环境的python版本: (gymlab) root@a40c0e2ff492:~/Desktop/gym# python --version Python 3.5.6 :: Anaconda, Inc. 退出当前环境: conda deactiv

1.pycham安装 一般不选择最新版本,我用的是2018.3,选择 Professional专业版 1.1 官网地址: https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=mac 如果你不下载最新版本,请看下图点击other version 1.2 选择专业版2018.3 1.3 pycham密钥登陆 这个如果是mac用户可以去网上搜一下pycham密钥 windows,Ubuntu的用户永久使用pycham方法: 修改你们的pycharm.

SQL*Plus 的运行环境是用来输入.执行 SQL*Plus 命令和显示返回结果的场所,设置合适的 SQL*Plus 运行环境,可以使 SQL*Plus 按照用户的要求运行和执行各种操作.set 命令也称 set 变量或维护系统变量,利用它可为 SQL*Plus 交互建立一个特殊的环境. 一.set 命令概述 用户可以使用 set 命令设置 SQL*Plus 的运行环境 语法: set system_variable value system_variable:变量名 value:变量值 se

需要安装: conda install ipykernel 使用:首先激活对应的conda环境 source activate 环境名称 将环境写入notebook的kernel中 python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name "Python (环境名称)" 然后打开notebook jupyter notebook 浏览器打开对应地址,新建python,就会有对应的环境提示了

/** * 注意:1.在当前的Linux系统中,先生成yaml和requirement.txt文件.通过ssh命令连接到另一台Linux实例.需要先在新的Linux实例上安装 conda.然后再将 yaml和 pip文件 导入到新的Linux实例.2.需要修改yaml文件中的路径,否则会报错. * 一 yaml 是啥? * * yaml文件其实也是一种配置文件类型, * 相比较ini,conf配置文件来说,更加的简洁,操作也更加简单, * 同时可以存放不同类型的数据,不会改变原有数据类型,所有的

Style:Mac Series:Java Since:2018-09-10 End:2018-09-10 Total Hours:1 Degree Of Diffculty:5 Degree Of Mastery:5 Practical Level:5 Desired Goal:5 Archieve Goal:3 Gerneral Evaluation:3 Writer:kingdelee Related Links: http://www.cnblogs.com/kingdelee/ 1.当

之前在windows上使用pip3的方式安装过pytorch,虽然偶尔也会HTTP Error,安装失败,但是基本还是可以安装成功的.上 这一次在ubuntu上装了anaconda,想着之后的库都用conda安装,而不使用ubuntu自带的python2.7和python3.5,因此使用如下命令安装 然后基本都是HTTP Error,然后我还试了访问anaconda.org,网页基本刷不出来,另外还试着在anaconda navigator处下载, 甚至还用上了wget,结果速度只有几B/s.上

HostingEnvironment是承载应用当前执行环境的描述,它是对所有实现了IHostingEnvironment接口的所有类型以及对应对象的统称.如下面的代码片段所示,一个HostingEnvironment对象承载的执行环境的描述信息体现在定义这个接口的6个属性上.ApplicationName和EnvironmentName分别代表当前应用的名称和执行环境的名称.WebRootPath和ContentRootPath是指向两个根目录的路径,前者指向的目录用于存放可供外界通过HTTP请

配置环境是一个很烦的事,有时候用到服务器需要一遍又一遍的配..太麻烦了,这时候就要用到conda,直接复制已有的环境.事半功倍. 第一种方法:地址复制 首先找到要复制的环境的路径:conda info --env 然后利用克隆命令复制到你要配的账户:conda create -n name --clone path 第二种方法:生成yml文件 首先导出配置文件:conda env export -- name 根据配置文件导入环境:conda env create -f name.yml

在 Spring 中为 javabean 注入属性文件中的属性值一般人都知道的,可以通过 org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer 引入一个属性文件,然后给 bean 指定属性的时候就可以用 ${jdbc.url} 方式赋值了.比如在 Spring 中是这样的配置: <bean id="dataSource" class="org.apache.commons.dbcp.

问题 pycharm中部署了conda base环境,项目中 import sklearn 报错,缺少DLL模块 . 但是在Anaconda Prompt中 import sklearn 则成功. 发现 1 在Anaconda Prompt中(base)下用pip install安装库 ,pycharm中有相应库的增加: 而在(base)下用 conda install 安装库,pycharm无相应库增加: 2 (base)下 conda uninstall scikit-learn 后可以再

centos查看环境变量与设置环境变量在使用过程中很常见,本文整理了一些常用的与环境变量相关的命令,感兴趣的朋友可以参考下希望对你有所帮助 1. 显示环境变量HOME(红色部分代表要输入的命令,不要把一个#号输进去了,#代表用户名) # echo #HOME /home/redbooks 2. 设置一个新的环境变量hello # export HELLO="Hello!" # echo #HELLO Hello! 3. 使用env命令显示所有的环境变量 # env HOSTNAME=r

1.getenv() 函数名: getenv 功 能: 从环境中取字符串,获取环境变量的值 头文件: stdlib.h 用 法:char *getenv(char *envvar); 函数说明:getenv()用来取得参数envvar环境变量的内容.参数envvar为环境变量的名称,如果该变量存在则会返回指向该内容的指针.环境变量的格式为envvar=value.getenv函数的返回值存储在一个全局二维数组里,当你再次使用getenv函数时不用担心会覆盖上次的调用结果. 返回值: 执行成功则返

在PHP开发中为了区分线上生产环境还是本地开发环境, 如果我们能通过判断$_SERVER['RUNTIME_ENVIROMENT']为 'DEV'还是'PRO'来区分该多好, 可惜的是$_SERVER数组里面根本没有RUNTIME_ENVIROMENT这个元素. 一.通过nginx的fastcgi_param来设置 在nginx配置文件中,可以在nginx总体的配置文件nginx.conf中,也可以在单独的网站配置环境中进行设置,如:www.tomener.com.conf 在配置环境serve