2020/5/29 在anaconda下创建了很多个python虚拟环境,现在我想使用 spyder 运行python程序, 并且使用其中某一个虚拟环境,方法如下: 首先要知道 Anaconda自带的spyder使用的是base环境,现在我想使用自己创建的 pytorch 虚拟环境. 1)打开 Anaconda prompt ,切换至想要使用的虚拟环境,输入命令: activate  pytorch 2)在此虚拟环境下安装 spyder,输入命令: conda install spyder 经过

Oracle 11g RAC 修改各类IP地址 首先,我们都知道Oracle 11g RAC中的IP主要有:Public IP.VIP.SCAN VIP.Private IP这几种. 一般这类改IP地址或者网卡名称的需求主要场景有: 机房搬迁网络变更.系统上线由测试IP更改为生产IP.系统层面双网卡绑定或者解绑等. 我这里实验环境的需求是: 之前在Virtual Box虚拟化环境建设的Oracle 11g RAC,最初选择的公有网络网卡类型是"仅主机(host-only)适配器"模式的

安装虚拟环境的时候遇到的问题,解决的过程很闹心,在这里简单直接的分享出来,就是为了解决问题.  安装虚拟环境(须在联网状态下) $ sudo pip install virtualenv $ sudo pip install virtualenvwrapper 安装完虚拟环境后,如果提示找不到mkvirtualenv命令,须配置环境变量: # 1.创建目录用来存放虚拟环境 mkdir $HOME/.virtualenvs # 2.打开~/.bashrc文件,并添加如下: export WORKO

一.windows上安装 1.安装python 分别安装了Python2和Python3 python3.7默认安装目录 C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37 安装目录里的python.exe,pip.py自定是否修改 2.安装virtualenv和virtualenvwrapper-win pip2 install virtualenv2 -i https://pypi.douban.com/simple p

一.windows上安装python虚拟环境 1.安装pip install virtualenvvirtualenv --version 2.新建一个python虚拟环境virtual_env_01virtualenv virtual_env_01cd virtual_env_01cd Scriptsactivate # 进入虚拟环境deactivate.bat # 退出虚拟环境 3.新建一个python2的虚拟环境virtualenv_py2virtualenv -p D:\bianchen

一.为什么使用virtualenv虚拟环境 每个虚拟环境下的依赖相互独立,不同的项目可以单独使用一套python环境,减少各依赖包的影响 更容易部署 容器化 二.virtualenv创建虚拟环境 三.为什么使用virtrualenvwrapper创建虚拟环境 方便快捷的创建出独立的Python开发虚拟环境 是virtualenv的扩展功能,包含virtualenv的功能 创建的虚拟环境比virtrualenv更方便统一进行管理 四.使用virtualenvwrapper虚拟环境 1.安装virt

网上安装anaconda和pycharm的教程很多,然而很少有人能够很详细地讲解,特别是对于pycharm的虚拟环境相关的说明很少,我也是懵逼的用了两年多,经常发现之前pycharm安装的第三方库,明明下载了,又不见了.最近花时间专门研究了一下,算是彻底搞懂了这些看似复杂,实则很实用的逻辑关系. 第一步:安装Anaconda 官网网址:https://www.anaconda.com/products/individual# 有时候打不开,多刷新几次,如果还不行,可以通过下面百度云下载非最新版的

本文地址:http://www.cnblogs.com/QingHuan/p/7354074.html 转载请注明本文地址,方便读者查看本文更新,谢谢! 今天要在Mac上安装OpenCV,过程非常曲折,充分体会到了每个人的安装过程都是不同的 具体参考了以下几篇博客: [1] http://www.jianshu.com/p/6e345b3aa988 [2] http://www.jianshu.com/p/b5424e9cb7ad [3] http://blog.csdn.net/willdua

第1章 Django预热 1-为什么需要虚拟环境 2-virtualenv创建虚拟环境 3-virtualenvwrapper使用 4-URL组成部分讲解 5-课程准备工作 6-Django介绍 第2章 Django URL 7-第一个Django项目剖析(1) 8-第一个Django项目剖析(2) 9-Django的项目规范 10-DEBUG模式详解 11-视图函数介绍 12-URL映射补充 13-URL中传递参数给视图函数 14-Django内置的URL转换器 15-urls分层模块化 16

虚拟开发环境的搭建 (0) 搭建虚拟环境的意义 使不同的开发环境独立 环境升级不影响其他开发环境,也不影响全局 防止包管理的混乱 (1) 指定 虚拟环境的创建目录 环境变量设置 创建 WORKON_HOME : 指定磁盘名/Evns; 修改 虚拟环境的 目录 (2) 下载安装 pip install virtualenv / vitualenvwrapper pip install -i http://pypi.douban.com/simple/ virtualenv / vitualenvw

使用Python3.6与Django2.0.2(Django-rest-framework)以及前端vue开发的前后端分离的商城网站 项目支持支付宝支付(暂不支持微信支付),支持手机短信验证码注册, 支持第三方登录.集成了sentry错误监控系统. 本小节内容: Django原生以及使用drf 完成 商品列表页 django的view实现商品列表页 本章节很重要. 通过Django的fbv cbv (class base view)都可以实现. 更建议通过基于class的view编码,面向对象.

简介 简单说,pipenv就是把pip和virtualenv包装起来的一个便携工具. 它不会在你的项目文件夹里生成一大堆东西,只有两个文本文件: Pipfile, 简明地显示项目环境和依赖包. Pipfile.lock, 详细记录环境依赖,并且利用了hash算法保证了它完整对应关系.只在你使用pipenv lock命令后才出现. 安装 本机环境 我这里已经安装了Python3.7,Python2.7两个版本,其中Python3.7为默认版本,已将其路径添加到了PATH环境变量中.Python2.

步骤 既然是快速开发,那废话不多说,直接说步骤: 安装Djagno 安装Django Rest Framework 定义models 定义Rest framework的serializers 定义Rest framework的viewsets 配置Rest framework的router 配置管理后台admin 根据需要写template和对应的view 经过这些步骤就能得到一个具备完整的后端接口和后台管理界面的网站了,如果写了template的话还能把前端的工作也做了. 接下来按照上面提到的

本项目基于B站UP主‘神奇的老黄’的教学视频‘天天生鲜Django项目’,视频讲的非常好,推荐新手观看学习 https://www.bilibili.com/video/BV1vt41147K8?p=1 一般搜索功能架构为:搜索框架+搜索引擎(包括分词方式) 这里搜索框架选择: django-haystack:是django的开源搜索框架,该框架支持Solr,Elasticsearch,Whoosh, *Xapian*搜索引擎,不用更改代码,直接切换引擎,减少代码量. 搜索引擎使用: Whoos

pipenv 参考官网:https://pipenv.pypa.io/ pipenv 是一款比较新的包管理工具,其借鉴了 javascript 的 npm 和 PHP 的 composer 等理念,通过一个依赖描述文件 Pipfile 来安装和管理依赖,以达到协同开发的目的.如果你熟悉 npm 或者 composer 的话,那 pipenv 正合你胃口.pipenv 其实整合了 pip 和 virtualenv 等库,在其上推出了更便捷的使用方式. 1.安装pipenv 直接使用pip命令安装

ubuntu 安装anaconda3 官网:https://www.anaconda.com/ 下载:https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads 安装 输入以下命令执行所下载的安装程序: wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh 使用 为了下载库的时候

问题描述:我们安装tensorflow时,通过activate tensorflow把tensorflow安装在虚拟环境里了,当我们在spyder里想要使用tensorflow时,就会发现如下图所以情形: 那么,我们该如何解决问题呢?另外一点,我们可能也会发现通过anaconda prompt里激活tensorflow是可以成功的,即activate tensorflow不会报错,可以正常使用,就是一到spyder里各种想使用tensorflow就是各种报错,瞬间就是想重装一下tensorflo

1.创建虚拟环境<在原来基础上建立> *注:(这里是python2.python3环境共存,我要创建一个python3的虚拟环境) 一.先安装虚拟环境变量: pip3 install -U virtualenv 二.创建虚拟环境 virtualenv --system-site-packages -p python3 venv(这个是虚拟环境名字) 三.启动虚拟环境 source venv/bin/activate *查看虚拟环境下的pip安装包:pip list 四.退出虚拟环境: (ven

TensorFlow 官方文档中文版 http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/introduction.html https://zhyack.github.io/posts/2016_09_30-Configurate-TensorFlow-On-Ubuntu.html https://www.leiphone.com/news/201606/ORlQ7uK3TIW8xVGF.html 一.下载并安装Anaconda 下载方式 1.官方网站 目前最新

Q:因为移动了Anaconda3的安装目录,所以Anaconda3的相应应用程序启动不了,包括图标也会变白 解决方法:修改对应快捷键的属性,有对应的启动位置,修改下位置路径配置以及图标(Anaconda3->Menu) cmd启动jupyter notebook时,报错"Fatal error in launcher: Unable to create process using "d:program file\anaconda3\python.exe" "A