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update-alternatives命令用来维护系统命令的符号链接,可以将多个文件链接到同一个符号文件上,并进行管理。
mysql客户端,支持语法高亮和命令补全,效果类似ipython,可以替代mysql命令。
虚拟机一键安装python3.8环境,只需将网络适配器改为nat模式即可(确保主机能够上网),随后将tar包放入/root目录下,执行脚本。
本地 Ubuntu 环境的 gnuradio 是按照官方指导使用 ppa 的方式安装 uhd 和 gnuradio 的,也是最方便的方法,但是存在着一个问题,就是我无法修改底层 C++ 实现代码并修改自己想要的功能,我现在的需求就是对部分 block 的底层代码进行修改,因此需要源码编译及安装,并在每次修改完相关文件后重新对源码进行编译再安装即可。
二更此文,是因为公司换电脑后出于安全角度,将微软商店做了很多限制,导致无法通过微软商店下载WSL的软件,所以针对这个部分做了调整。
Typing模块的改进、新版本的pickle协议、可反转字典、Python C API和CPython实现、多进程共享内存
如果要在腾讯云上运行es_rally, 在我看来,用docker是最方便的,可以省去很多麻烦事。如果不想用docker,要自己安装的话,可以参考以下几篇文章:
在运行用例的时候,我们可能出于某种需求,不想加载某个插件,比如我通过pip安装了一个pytest的插件。 后续我想修改插件的一些代码,于是放到项目本地,自己去注册本地插件了。这样就需要禁用 pip 安装的那个插件。
cuDF替换pandas,是一个 Python GPU DataFrame 库(基于 Apache Arrow 列式内存格式构建),用于使用 DataFrame 样式 API 加载、连接、聚合、过滤和以其他方式操作表格数据。
三维可视化是一项在工业领域中非常重要的技术,而Python中最热门的可视化工具matplotlib和plotly,更加倾向于在数据领域的可视化,用于展现数据的结果。类似的还有百度的pyechart也相对美观,但是这些毕竟都是在数据层面的可视化,对于工业领域,比如一个地形,一个三维的期间等等,用这些工具来做可视化效果非常的不佳,因此我找到了pyvista这个工具,简单摸索了一下给大家做个引荐。
在上一篇博客中执行过conda的更新以及用conda安装了gxx_linux-64之后,再执行pip的一些指令时,就会给出如下所示的报错:
之前写过一帖《macOS M1如何配置机器学习环境》,是基于python3.8版本配置的tensorflow,最近实验过程中发现些问题没办法解决,无奈之下卸载了重装,结果随便捣鼓一下,整个假期就快没了
程序本质回忆上次内容\n 就是换行他对应着 ascii 字符的代码是(10)10进制他的英文是 LF,意思是Line Feed我们可以在《安徒生童话》中找到每个字符对应的字节形态📷📷编辑不光txt文件是文件我们的python游乐场本质上也是一个二进制可执行的文件这个文件在哪?我们可以读懂这个可执行文件吗?🤔python3 到底是个啥?which python3ll /usr/bin/python3这个 python3是一个符号链接文件只有9字节他指向 pyt
我在使用 gunicorn 部署 flask线上环境,访问需要jwt auth的接口地址,不断收到” NoAuthorizationError Missing Authoring Header”错误
本文记录在 Ubuntu 16.04 上将 python 升级为 3.8 版本,并配置为系统默认 python3 的过程。
数据处理是一个当下非常热门的研究方向,通过对于大型实际场景中的数据进行建模,可以用于预测下一阶段可能出现的情况。比如我们有过去的2002年-2018年的黄金价格的数据:
1.Cloudera升级概述 CDP作为一个软件系统,安装成功后主要包含三部分:Cloudera Manager Server,Cloudera Manager Agent以及CDH Parcel,所以CDP的升级也主要是包含这三部分的升级。一般来说是先通过操作系统的Package升级Cloudera Manager,然后通过Parcel升级CDH即可以完成整个集群的升级。CDH和Cloudera Manager不用同时升级,但是需要保证Cloudera Manager和CDH版本的兼容,具体的版本兼容情况
该文章一方面从量子线路的打印着手,介绍了一个简单的python量子线路工程。同时基于这个简单的小工程,我们顺带的介绍了python的API文档自动化生成工具Sphinx的基本使用方法。
这是一篇关于wordpress博客如何使用circle-of-friends的文章,也就是俗称的”友链朋友圈”
程序本质回忆上次内容我们把python源文件词法分析 得到 词流(token stream)语法分析 得到 抽象语法树(Abstract Syntax Tree)编译 得到 字节码 (bytecode)字节码我们看不懂所以反编译 得到 指令文件(opcode)📷📷编辑指令文件是基于python虚拟机的虚拟cpu的指令集什么是python虚拟机呢?🤔在了解虚拟cpu之前我们先看看真实的cpu真实的cpu无论手机还是计算机最核心器件的器件就是cpu📷📷编辑这个东西是个实实在在存在的实体我们所说的pytho
因为其要用到python2才能执行,否则会导致yum不能正常使用(不管安装 python3的那个版本,都必须要做的)
程序本质回忆上次内容python3 的程序是一个 5.3M 的可执行文件我们通过which命令找到这个python3.8的位置将这个python3.8复制到我们的用户目录下这个文件还是能够执行的将这个文件转化为字节形态确实可以转化但是这个文件我们看不懂啊!!!😭📷📷编辑怎么才能看懂这些东西呢?🤔这个东西我们确实看不懂但是有人能看懂谁呢?真实的cpu无论手机还是计算机最核心器件的器件就是cpu📷📷编辑这个东西是个实实在在存在的实体这个cpu就能看懂这些字节码吗?cpucpu能看懂这些字节码!!!这
下载 # 下载源码包至`opt`目录 wget -c -P /opt https://www.python.org/ftp/python/3.8.0/Python-3.8.0.tar.xz # 解压解包 tar - xvf Python-3.8.0.tar.xz cd Python-3.8.0 编译安装 # 更新系统 apt-get update apt-get upgrade apt-get dist-upgrade # 安装依赖库 apt-get install libbz2-dev libncurs
大概意思就是sqlite版本低了,我本地测试是没有问题的,部署到服务器之后就会这样的报错,以前都是用MySQL所以不会出现这个问题
OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library,是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
本文中主要包含有三个领域的知识点:随机数的应用、量子计算模拟产生随机数与基于pytest框架的单元测试与覆盖率测试,这里先简单分别介绍一下背景知识。
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
命令行中运行输入python测试是否运行(若电脑中同时有python2和python3则输入python3来指定运行的版本)
众所周知,root用户在linux系统中拥有至高无上的权力,为所欲为,想干嘛就干嘛。所以当然不能随随便便给人家用root账户去搞事情啊,这里就有了用普通用户安装使用python的想法,一起来看看吧。
在做完一个python项目之后,我们经常要考虑对软件的性能进行优化。那么我们需要一个软件优化的思路,首先我们需要明确软件本身代码以及函数的瓶颈,最理想的情况就是有这样一个工具,能够将一个目标函数的代码每一行的性能都评估出来,这样我们可以针对所有代码中性能最差的那一部分,来进行针对性的优化。开源库line_profiler就做了一个这样的工作,开源地址:github.com/rkern/line_profiler。下面让我们一起看下该工具的安装和使用详情。
具体情况是:安装了 torch-geometric 和 torch-sparse(官网安装说明:PyG Documentation — pytorch_geometric documentation)后,导入 torch-sparse 时却报错。
网络测绘系统就是一个大型的网络扫描器,其核心数据就是全网 IP 的端口和服务开放情况的集合,所以在对目标边界进行探测之前,可以通过被动查询的方式获取目标的一些情况,这里提到的网络空间搜索引擎主要包括:Shodan、Zoomeye 和 Censys。
现在介绍一下Jupyter的使用方法: 如你所见,Jupyter有许多个cell组成,有代码块,和markdown块.代码块里面有In[]和Out[]
pip3 install sphinx sphinx-tabs -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple --trusted-host mirrors.aliyun.com make html mingw32-make html windows查看文档效果: 📷 📷 未直接解决,切换到linux编译后使用。 📷 编译后: 📷 linux查看文档效果: 📷 windows过程记录: *******************************************
这是Python3.8新特性1分钟系列的第三篇,第一篇介绍了Python3.8 新特性:赋值表达式,第二篇是Python3.8 新特性:仅位置参数。这篇文章介绍f-strings调试功能。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/184390.html原文链接:https://javaforall.cn
常用的mysql可视化工具有很多,如:sqlyog、navicat等等,使用这些工具需要另外安装,有的还可能收费。
二、pycharm添加python2.7解释器出现Failed to create virtual environment
直接用pip install django命令安装可能会报错,用下面的命令就不会报错了:
最近尝试在m1的mac上安装tensorflow,网上的教程比较多,但是不管怎么折腾都会出现各种问题。安装github上apple分支的TensorFlow不管怎么折腾都提示下面的错误:
1.安装环境依赖 apt-get install build-essential zlib1g-dev libbz2-dev libncurses5-dev libgdbm-dev libnss3-dev libssl-dev libreadline-dev libffi-dev wget 2.下载安装包 官网下载Python-3.7.4.tgz文件 wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.4/Python-3.7.4.tgz 3. 解压并编译安装 1. 解压
对于一个架构师或者任何一个软件工程师而言,绘制架构图都是一个比较值得学习的技能。这就像我们学习的时候整理的一些Xmind那种思维逻辑图一样,不仅可以帮我们看到组件之间的联系和层级,还能够展示出组件的全貌。虽然我们也可以用Visio或者Edraw等专业绘图工具来绘制架构图,但是对于工程师而言,用代码来直接绘制架构图,会显得更加的优雅。这里我们介绍的diagrams,就是一个可以用来绘制架构图的python包。
Python离线安装包的下载地址:https://www.python.org/ftp/python/
苹果为M1芯片的Mac提供了TensorFlow的支持,可以使用M1芯片进行硬件加速,以下是如何给使用M1芯片的macOS安装TensorFlow的环境。
选项和匹配模式是可选的。其中,选项用于控制查找行为,匹配模式用于匹配文件名。以下是常用选项:
1.好像不支持python3.8。直接从setting里面安装时不行的,按其它教程(https://blog.csdn.net/lyz21/article/details/104295042)从官网https://pytorch.org/get-started/locally/,拷贝链接用pip下载,一直报找不到版本。后来发现,python3.8的原因,改成python3.7可以了,但会一直连接超时。
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