今天需要对anaconda更换其镜像源. 故而做一个小记: 一 查看anaconda的本源方法 电脑路径:C:\Users\14269,找到  .condarc 文件. 打开.condarc文件,可看见目前anaconda的源链接. 上图就是没有做任何改变的anaconda的本源. 二 更换anaconda的镜像源. 在打开的 .condarc文件中输入如下代码: show_channel_urls: true ssl_verify: true channels: - https://mirro

使用清华大学提供的 Anaconda 镜像下载 Python 软件包 pip install -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.ed u.cn 地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ TUNA 还提供了 Anaconda 仓库的镜像,运行以下命令: conda config --add

前言 maven仓库默认在国外,使用难免很慢,尤其是下载依赖的时候,换为国内镜像,让你感受飞一般的感觉.国内支持maven镜像的有阿里云,开源中国等,这里换为阿里云的. 更换 修改maven配置文件settings.xml (当然也可以在用户home目录.m2下面添加一个settings.xml文件) $ cd $M2_HOME/conf/ $ sudo vim settings.xml 在中加入 <mirror> <id>nexus-aliyun</id> <m

前言 maven仓库默认在国外,使用难免很慢,尤其是下载依赖的时候,换为国内镜像,让你感受飞一般的感觉.国内支持maven镜像的有阿里云,开源中国等,这里换为阿里云的. 更换 修改maven配置文件settings.xml (当然也可以在用户home目录.m2下面添加一个settings.xml文件) 目录:/root/.m2/settings.xml $ cd $M2_HOME/conf/ $ sudo vim settings.xml 在中加入 <mirror> <id>nex

下载一个包老是下载不下来,于是放弃了官方版改为国内镜像. 清华镜像 (打开Anaconda Prompt   或者 打开cmd,运行下面的命令) conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yes 上面的进行完后,到user—用户名  目录下的.condarc文件中查看,如下所示: channels:

1.国内访问maven默认远程中央镜像特别慢 2.用阿里的镜像替代远程中央镜像 3.大部分jar包都可以在阿里镜像中找到,部分jar包在阿里镜像中没有,需要单独配置镜像 换为国内镜像,让你感受飞一般的感觉. 更换 找到maven的安装目录       修改maven配置文件settings.xml ,加入以下 镜像 <!-- 阿里云仓库 -->        <mirror>        <id>nexus-aliyun</id>        <m

镜像源 清华大学: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 北京外国语大学: https://mirrors.bfsu.edu.cn/help/anaconda/ 南京邮电大学: https://mirrors.njupt.edu.cn/ 南京大学: http://mirrors.nju.edu.cn/ 重庆邮电大学: http://mirror.cqupt.edu.cn/ 上海交通大学: https://mirror.sjtu.e

1.编辑/etc/docker/daemon.json,增加下面内容: { "registry-mirrors": ["https://registry.docker-cn.com"] } 2.重启docker服务 service docker restart 3.可选择的国内源: 1).Docker 官方中国区https://registry.docker-cn.com 2).网易http://hub-mirror.c.163.com 3).中国科技大学https

在Dockerfile中添加 RUN sed -i s@/archive.ubuntu.com/@/mirrors.aliyun.com/@g /etc/apt/sources.list RUN apt-get clean 原文链接 https://www.jianshu.com/p/c1885cc192a6

镜像源一般有两点特别需要注意,一个是Conda源,一个是Pip源: 更换Conda源,以更换清华Conda源为例: Anaconda 镜像使用帮助 Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版,支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算.数据分析的 Python 包. Anaconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载. TUNA 还提供了 Anacond

Anaconda下载(改变了镜像路径,下载速度很快!!!) 使用conda install 包名 安装需要的Python非常方便,但是官方的服务器在国外,因此下载速度很慢,国内清华大学提供了Anaconda的仓库镜像,我们只需要配置Anaconda的配置文件,添加清华的镜像源,然后将其设置为第一搜索渠道即可,参见Anaconda的官方说明:点我查看Anaconda官网关于Configuration file的说明,点我查看Anaconda官网对.condarc 文件的说明 以下帮助内容来自清华大

如果使用证书配置镜像时,没有设置证书的时间,则默认证书有效期为一年,当证书快过期时,需要更换证书. 下面代码演示如何对正在运行的镜像更换证书 --================================================== --查找快过期的证书 USE [master] GO SELECT name AS CertificateName, expiry_date AS ExpiryDate FROM [master].[sys].[certificates] WHERE

1.最新更新:清华源和中科大源都已经挂了,不要再用他们的镜像源了!!!用上海科技大学的镜像!!!! 2.其次,CSDN上大多的快速装包法都在现在(2019.5.11)出现了问题,也不全,本文是亲自实践,最全装包攻略!!! 作者是在anaconda下创建python2.7的新虚拟环境时,发现python包下的很慢还会因为网络问题报错(An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL. HTTP errors are often inte

目录 1. 官方地址 2. 社区文档 3. 镜像更换 3.1 配置方法: 3.1.1. 备份原配置文件 3.1.2. 下载新的 CentOS-Base.repo 到 /etc/yum.repos.d/ 3.1.3. 生成缓存 3.2 其它说明 1. 官方地址 https://developer.aliyun.com/mirror/?spm=5176.10695662.1173276.2.13d534f6WcJKj0 2. 社区文档 https://developer.aliyun.com/mir

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎大家转载,但是要注明我的文章地址. https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/79677557 关注微信公众号[Microstrong],我写过四年Android代码,了解前端.熟悉后台,现在研究方向是机器学习.深度学习!一起来学习,一起来进步,一起来交流吧! 本文同步更新在我的微信公众号里,地址:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5NDMzMjY1MA=

转载自   https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/79677557 目录: Anaconda是什么? 如何安装? 如何管理包? 如何管理环境 1.Anaconda是什么? 简单来说,Anaconda是Python的包管理器和环境管理器.先来解决一个初学者都会问的问题:我已经安装了Python,那么为什么还需要Anaconda呢?原因有以下几点: (1)Anaconda附带了一大批常用数据科学包,它附带了conda.Pyth

python安装第三方库--换镜像源 1. 更换anaconda源 清华大学镜像:清华大学镜像 anaconda下载地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 更换仓库镜像源命令: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mi

本人配置:window10+GTX 1650+tensorflow-gpu 1.14+keras-gpu 2.2.5+python 3.6,亲测可行 一.Anaconda安装 直接到清华镜像网站下载(什么版本都可以):https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 这是我下载的版本,自带python版本为3.6 下载后直接安装即可,可参考:https://www.cnblogs.com/maxiaodoubao/p/9854595.h

最近群里聊天时经常会提到DL的东西,也有群友在学习mxnet,但听说坑比较多.为了赶上潮流顺便避坑,我果断选择了TensorFlow,然而谁知一上来就掉坑里了…… 我根据网上的安装教程,默认安装了最新版本的CUDA和cuDNN,但之后遇到了各种无法导入的问题,后来我发现主要的问题就是版本问题!!!CUDA版本和TensorFlow版本不匹配是最重要的坑. 目前NV家最新的组件是CUDA 9.1+cuDNN 7.05,而我们安装所用的清华大学的镜像里TensorFlow是1.3.0这两个是没法匹配

1. 安装Anaconda(Command Line) 1.1 下载 首先去Anaconda官网查看下载链接,然后通过命令行下载: $ wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh 1.2 安装 $ bash Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh 安装过程推荐采用默认配置. 1.3 配置环境 为了能在所有命令行自由调用pip.python等工具,需要配置环境: # 将an