我们进行开发的时候虚拟环境搭建尤为重要，我们如果需要的python解释器模块版本不一样可以采用这个办法
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在撸胳膊挽袖子准备大干一场之前，我们得对Python以及Python的编码规则要有一定了解，这样才不至于让我们写出不正确或者不够高效的Python代码来。
近几年python搭上了机器学习，人工智能的快车道，发展的如火如荼。不止是互联网，现在金融、国企甚至公务员朋友都有学python的计划。虽然我们也发现不管是微信朋友圈还是百度搜索，总是能看到各种各样的python学习课程广告。但是这些课程通常不要998也要298，而且充满了令人厌恶的营销套路。
人生的得与失，成与败，繁华与落寞不过是过眼烟云。而永远陪伴我们一生，如影随形、不离不弃就是心情；如同呼吸，伴你一生的心情是你唯一不能被剥夺的财富
在疫情飘摇的2020年初，TensorFlow发布了2.1.0版本，本Python小白在安装过程中遇坑无数，幸得多年练就的百度功力终于解决，特记录下来以免后人跳坑。
第三方库很多都是个人或者团队，非 Python 官方开发的库，所以难免五花八门，杂乱不堪。
Jupyter对于Python爱好者尤其是数据从业者来说，应该是日常使用最为频繁的工具之一了，虽然其严格来讲算不上是IDE，但却提供了非常便捷高效的数据探索和分析挖掘的coding环境。Jupyter固然好用，但如果不能充分挖掘其中的高端技巧，恐怕也不能完全发挥其功力。所以，今天本文就来分享个人在使用Jupyter过程中的3个实用技巧。
利用Python开发时，多个项目可能使用到不同的依赖，例如A项目需要1.8版本的Django，而B项目需要2.0版本的Django，这时候如果没有使用虚拟环境，就需要来回卸载和安装Django，十分不便。python虚拟开发环境可以隔离不同版本包与依赖，为跨版本开发带来了便利，也更加利于依赖包的管理。
1. 写在前面 搞算法的同学也都明白，一个比较完美的python环境是多么的重要。这篇文章打算把一些必备的python环境配置过程记录下来，这样不管是新到了公司实习或者就职，还是新换了电脑，都可以借鉴这篇快速把环境搭建起来啦 😉 由于我也是重装了系统，所以算是从0开始搭建python环境，这次从anaconda安装开始， 然后到cuda的相关安装配置，再到cudnn的安装配置，然后从anaconda中建立虚拟tensorflow和pytorch的虚拟环境，再各自的虚拟环境里面安装jupyter noteb
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一款轻量级跨平台的开发环境部署工具，通俗来说，可以在win或者osx下面，部署一套服务器环境，让win\osx下面在仿真的环境中运行，减少实际部署之后，由于环境不一致而导致的bug（例如一些x86与x64的差异，例如win的路径处理与linux的路径处理等）。
PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序它主要由Facebook的人工智能小组开发，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。PyTorch提供了两个高级功能：
本节课题就django开发环境而言，在实战方面做一个django项目开发的虚拟环境搭建，依此案例，建议在开发其它产品之时，可按照本案例搭建一个产品虚拟开发环境。
一、项目介绍 1.1.掌握的技术 Vue + Django Rest Framework 前后端分离技术 彻底玩转restful api 开发流程 Django Rest Framework 的功能实现和核心源码分析 Sentry 完成线上系统的错误日志的监控和告警 第三方登录和支付宝支付的集成 本地调试远程服务器代码的技巧 1.2.系统构成 vue前端项目 django rest framework 系统实现前台功能 xadmin后台管理系统 vue部分: API 接口 Vue 组件 与api的交互 vu
周围关注Python的小伙伴越来越多，自己也有经常被问到Python怎么学，但工欲善其事，必先利其器，学之前咱先得把环境搭建起来，不然也只能纸上谈兵了。 本文将会以下三部分来讲，尽可能详细介绍，让各位少走弯路：
spark-submit 提交圆周率的计算代码 */examples/src/main/python/pi.py*
不舍昼夜在Pycharm前敲打代码，已经是大半年前的事了，而我也大半年没接触Pycharm找个软件了。今天由于项目需要，重新打开犹如一个陌生软件。折腾几分钟才渐渐回忆起那些熟悉的操作，但这几分钟以及在这几分钟前的对于陌生畏惧，以后都想尽力避免罢了。
最近打算新开一个坑, 但一直不知道做什么合适, 直到最近在看 《UNIX/Linux系统管理技术手册》 这一书的 脚本编程与shell 这一章节中得到启发, 书中说到
在上篇文章提到了json的编码问题。那么Flask是国外开发的框架，没有考虑到中文编码，那么我们就需要自己配置
你好，我是zhen guo 这篇文章来自我的铁粉cda灰太狼投稿，总结了入门Python最重要的一步：python环境搭建。这篇文章介绍的方法是一个易学、高效、强大的搭建环境的体系方法，非常推荐大家按照这个方法做。 同时这也是一个手把手教程，具体包括： conda创建虚拟环境 在Pycharm中配置上步创建的虚拟环境 下载anconda并使用conda 这是它的官网Anaconda https://www.anaconda.com/ 首先我们可以去官网下载下载一个anaconda，这是一个非常好用的虚拟环境
对于深度学习开发者来说，深度学习系统变得越来越复杂。以至于我们需要使用轻量级的工具从头到尾来管理流程，为了将更多的连续学习内置到神经网络中，这就要求我们建立可以迭代增强的更有弹性的数据集以及更多的动态模型。 深度学习开发人员必须花费大量的时间来整合神经网络的组件，管理模型生命周期，组织数据和调整系统并行度等等。随着使用新的培训样本后，人类对于神经网络模型的见解，更新模型和跟踪其变化的能力就变得非常必要了。为此伦敦帝国理工学院的一个团队开发了一个python库来管理跨学科开发人员项目的复杂迭代过程。
之前分享过一篇《Linux系统自带Python2&yum的卸载及重装》，介绍了如何卸载及重装Linux(CentOS)自带的的Python2.7。今天主要介绍如何在Linux系统下通过shell脚本一键安装Python3，以及如何临时or永久更换镜像源、管理虚拟环境。工欲善其事必先利其器，环境搭建是一切开发&自动化测试绕不开的前提。
Jupyter 创始人 Fernando Pérez 的说法，他最初的梦想是做一个综合 Ju （Julia）、Py （Python）和 R 三种科学运算语言的计算工具平台，所以将其命名为 Ju-Py-te-R。发展到现在，Jupyter 已经成为一个几乎支持所有语言，能够把软件代码、计算输出、解释文档、多媒体资源整合在一起的多功能科学运算平台。
anaconda 2022.10 windows 版本,https://repo.anaconda.com/archive/
前几天给大家分享了如何在默认的情况下创建虚拟环境，没来得及上车的伙伴，可以戳这篇文章：在Windows下如何创建虚拟环境（默认情况下）。今天小编给大家分享一下，如何创建的指定的Python环境。
原因：2017年2月17日 星期六 学习Django加深python理解 说明：自主学习，兴趣爱好，操作系统为mac 状态：updating 2.17
PyCharm可以直接在搜索引擎中直接搜索官网下载，在每种平台均有社区版和专业版两种。社区版免费但功能有限，适合初学者；专业版功能齐全，适合专业开发者。开发者可以根据需要自行选择。
第一章、项目介绍 1.1.前言 本教程我将带领大家如何使用flask框架开发微电影网站。Flask是python中最受欢迎的轻量级web框架，flask扩展丰富，冗余度小，可自由选择组合各种插件，性能优越。 相比其他web框架十分轻量级，其优雅的设计哲学，易于学习掌握。小型项目快速开发，大型项目毫无压力。由于flask灵活开发的特点,python高手都会青睐flask,正基于 此，它被许多公司应用在项目开发中，成为很多创业公司以及个人创业者门追捧的web开发框架，本教程主要使用fl
Flask 是一个 web 框架，而非 web server，直接用 Flask 拉起的 web 服务仅限于开发环境使用，生产环境不够稳定，也无法承受大量请求的并发。基于 Flask 开发 API 项目是，部署时用 uwsgi 和 Nginx，是一个很好的选择。
服务器选择 ubuntu Debian-16 4.4.0 虚拟环境搭建 miniconda 去清华源下载 https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py38_4.8.2-Linux-x86_64.sh 一路回车+yes 安装好需要重新连接服务器才可以使用 安装虚拟环境 创建 conda create
virtualenv是一个可以在同一计算机中隔离多个python版本的工具。有时，两个不同的项目可能需要不同版本的python，如 python2.7 / python3.6 ，但是如果都装到一起，经常会导致问题。virtualenv能够用于创建独立的Python虚拟环境，多个Python相互独立，互不影响。 virtualenvwrapper这个软件包可以让我们管理虚拟环境变得更加简单。不用再跑到某个目录下通过virtualenv来创建虚拟环境，并且激活的时候也要跑到具体的目录下去激活。
Pandas是Python的一个数据处理包，基于NumPy库，为解决数据分析任务而创建。它提供了高效操作大型数据集所需的工具，包括数据准备、数据清洗、数据转换、数据聚合等。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，支持多种数据格式，包括Excel和SQL数据库，也支持缺失数据处理、数据排序等常规数据整理操作。同时，Pandas基于标签的数据集操作也包括切片和采样等，还支持高性能的merge和join操作。此外，Pandas还支持时序数据操作，是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
建议输入yes，输入No的话还需要自己手动添加路径，否则conda将无法正常运行
本人使用的是腾讯云提供的GPU计算型服务器GN8，安装系统为Ubuntu18.04，下面简单介绍下如何进行深度学习环境的搭建以及Ubuntu图形界面的安装。
嵌入式开发已经从以往的单片机开发逐渐过渡到越来越依赖Linux的系统。虽然大多数情况下，windows的开发工具可以做很多嵌入式开发工作，也有很多好用的工具，但是Linux里面的好用的工具也很多。这种情况下，解决的办法就是装windows,linux双系统就可以解决，但是这样切换系统的效率太低了，传输文件也非常的麻烦。用虚拟机也可以解决该问题，虚拟机也是比较庞大的，而且性能也不怎么好。遇到这些问题，下面介绍几种常用的工具。
Docker的容器镜像是轻量的、可执行的独立软件包，包含软件运行所需的所有内容：代码、运行时环境、系统工具、系统库和设置。
前一阵自己用flask框架写了一个博客程序，写完之后想部署到服务器上，因为是小白，所以自己google了好些资料，讲的零零碎碎而且有些地方只是告诉你怎么配置，但具体为什么这样配却没有说明，所以自己总结了一篇从头到尾的过程。
Linux 环境搭建大家可以使用虚拟机 VMware、VirtualBox 等应用创建虚拟机，使用Vagrant也可以快捷搭建虚拟环境；Windows 中有 WSL2，Windows 中的 Docker 也对 WSL 进行了支持，也是一个不错的选择。或者可以向我一样，PDD买一个准新机，小黄鱼上淘一个一二十的CPU、一二十的ddr3内存条配件，刷一个 Linux 系统（想刷什么刷什么，可以随便折腾，搞个内网穿透服务比各种服务器便宜多了），也是一个不错的选择。
在流水线中使用Pyenv Pipeline插件提供的withPythonEnv方法
Python的版本更新迭代，版本之间是有一些区别的，如果学习的版本跟学习资料的版本不同，可能会发生意想不到的结果，从而消耗一定的学习时间及其学习的耐心。
引子 学习编程以来，接触过Basic,C/C++,Swift,JavaScript和Python五种语言，其中最爱的当属Python，简洁的语法和丰富的库让我一直沉迷于此，尽管最近实习工作中用的是C++。 最近一年，我将大把的时间投入到学习编程中，收获了满满的成就感，希望未来工作之后，还能保持对编程的爱。学习Python以后，经常感慨开源的伟大，我也一直希望自己能成为这光荣世界的一员，所以趁着工作中需要，利用业余时间开发一个Python库解决CAA开发中遇到的问题。 需求 从去年十二月份至今，断断续续地接
但是吧，后续的pip install 会出现异常， 报错内容subprocess.CalledProcessError: Command ‘(‘lsb_release’, ‘-a’)’ 然后会看到有的会说将什么文件复制到什么地方。然后将系统的python文件夹中的所有py36 改为py38 。确实在某些操作上是行得通，但是在后续的折腾过程中还是出现了各种问题。所以现在抛弃这种了。 当然，可能也有看到有些博主会让你们进行优先级的选择，如下图所示这样的对吧
语义分割（semantic segmentation） : 就是按照“语义”给图像上目标类别中的每一点打一个标签，使得不同种类的东西在图像上被区分开来。可以理解成像素级别的分类任务，直白点，就是对每个像素点进行分类。
本文原链接见 Godot-GDExtension C++ 环境搭建 (Docker+MinGW/跨平台) | Convexwf's Kirakira Blog。
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