一、安装ubuntu 1、下载ubuntu镜像文件 Download Ubuntu Desktop 2、制作启动光盘 如果是windows操作系统:插入空白dvd光盘,在iso文件上右键,选择“刻录光盘映像” 参考windows7中把ISO文件轻松刻录成光盘的方法(图文教程) 如果是ubuntu系统:Ubuntu14.04系统下,如何将.iso文件刻录到CD/DVD光盘 3、安装 二、搜狗输入法安装 1、参考Ubuntu 16.04 LTS安装sogou输入法详解 注意:fcitx configure未出现
(第0步)建议配置阿里镜像https://developer.aliyun.com/mirror/ubuntu
---- 安装opencv有很多种方式,我列出了两种方式。并针对第二种方式进行了详细的安装解释。 从Ubuntu源安装opencv sudo apt-get install libopencv-dev python-opencv 从opencv官方源代码安装 1.安装opencv所依赖的包 # KEEP UBUNTU OR DEBIAN UP TO DATE sudo apt-get -y update sudo apt-get -y upgrade sudo apt-get -y dist-upgrad
Opencv大家很熟悉了,经典的图像处理库,Opencv在Windows下安装是很简单的,只需要配置DLL即可。但是在Linux下,因为Linux各种发行版本多种多样,所以我们只有自己通过编译源码的方式来安装Opencv了,源码安装会自动根据你当前的Ubuntu系统中安装的组件来编译Opencv源码,所以说你编译好的这份Opencv库是独一无二的,移到别的地方就不行了哦。
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
需求说明: centos7.2系统的开发机器上已经自带了python2.7版本,但是开发的项目中用的是python3.5版本,为了保证Centos系统的正常运行,以及节省机器资源(不想因此再申请另外一台开发机器部署python3.5),所以需要安装python3.5与python2.7共存的开发环境。具体操作记录如下: 1)安装相关包 [root@qd-vpc-rec-dev01 ~]# yum -y install epel-release [root@qd-vpc-rec-dev01 ~]# yum i
使用docker安装jenkins环境,jenkins构建的workspace目录默认是在容器里面构建的,如果我们想执行python3的代码,需进容器内部安装python3的环境。
帮助文档里的安装指南写得很宽泛,所以安装出错是在正常不过的事了。(再者说,安装出错确实不是Scrapy的错嘛)
https://www.python.org/downloads/release/python-370/
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RUN apt install -y openssh-server RUN mkdir -p /var/run/sshd RUN mkdir root/.ssh
Step 1 – Prerequsiteis sudo apt-get install build-essential checkinstall sudo apt-get install libreadline-gplv2-dev libncursesw5-dev libssl-dev \ libsqlite3-dev tk-dev libgdbm-dev libc6-dev libbz2-dev libffi-dev Step 2 – Download Python 3.7 cd /usr/src
在putty官网https://www.chiark.greenend.org.uk/~sgtatham/putty/latest.html下载putty并且安装。
不论是开发还是生产环境,建议使用 Python venv环境来开发和运行服务。 官方文档:https://virtualenv.pypa.io/en...
安装python 依赖组件 sudo apt-get install build-essential autoconf \ libtool pkg-config python-opengl python-imaging \ python-pyrex python-pyside.qtopengl idle-python2.7 \ qt4-dev-tools qt4-designer libqtgui4 libqtcore4 \ libqt4-xml libqt4-test libqt4-script libq
获取安装包并解压 sudo mkdir -p /opt/download cd /opt/download sudo wget https://www.python.org/ftp/python/3.9.6/Python-3.9.6.tgz sudo tar zxvf Python-3.9.6.tgz 安装python 先安装编译Python源码所需的依赖包(C语言相关的编译套件) sudo apt update -y sudo apt install build-essential zlib1g-de
注意:语言本身的位置好说,但是dev开发库就不一样了。 比如,一般我们本机只安装python,而不会安装python-dev。这是两个完全不一样的概念。第一个我们直接使用的语言,第二个是本机编译、开发能够引用的开发lib库。 所以,根据语言支持的需要,我们要安装这些开发库:
pyenv可以帮助你在一台开发机上建立多个版本的python环境, 并提供方便的切换方法。
1. 在安装依赖库的时候,遇到: @gxjun-Latitude-E5440:~$ sudo apt-get install libatlas-base-dev 正在读取软件包列表... 完成 正在分析软件包的依赖关系树 正在读取状态信息... 完成 libatlas-base-dev 已经是最新的版本了。 升级了 0 个软件包,新安装了 0 个软件包,要卸载 0 个软件包,有 419 个软件包未被升级。 有 4 个软件包没有被完全安装或卸载。 解压缩后会消耗掉 0 B 的额外
代码发布在github上,https://github.com/luyishisi/The_python_code.git
pip 会 自动 根据 当前所在的环境,为你安装好对应python版本的opencv。非常非常方便。
一套新的Linux环境,需要部署个python写的程序,逻辑就是读取EDB数据库,进行一些数据的操作。由于连接的是EDB,需要pg的库psycopg2,当然能从官网进行下载(https://pypi.org/project/psycopg2/),但是本地安装,可能会碰见一些问题,其实主要是一堆依赖包的问题。
Ubuntu / Debian Linux 1. 更新软件列表 sudo apt-get update 2. 安装依赖库 sudo apt-get install python-pip python-lxml python-crypto python-cssselect python-openssl python-w3lib python-twisted python-dev libxml2-dev libxslt1-dev zlib1g-dev libffi-dev libssl-dev 3. 安装Scr
提要:py编译安装成功,hass安装成功,但安装好hass后使用hass命令启动失败,重启后无法进入系统 编译安装Python3.9 更新系统 # 刷新软件包目录 sudo apt update # 执行更新 sudo apt upgrade 安装依赖 本轮测试版可以跳过,eMMC附带的系统已经装好了依赖。 后续正式版不确定,最好装一遍。 sudo apt install gcc sudo apt install build-essential zlib1g-dev libncurses5-dev lib
前面我们讲了python爬虫用到的工具及模块:phantomjs、beautifulsoup4、selenium、lxml等,如果我们想随时随地用到这个已经搭建好的python环境,这就有两个方案:一是利用vagrant打包python环境的box;二是创建一个python环境的docker镜像。
首先,我们需要更新一下软件源,关于从Jetson Nano开发板中更改软件源的方法,请参考:Chuanrui の 初见之旅-NVIDIA Jetson nano 开发板 Ubuntu系统更换镜像源 (1314.cool):
参考文章 ubuntu源码安装python3 linux 编译安装python3.6的教程详解
在安装Python的psutil模块时,报“error: command 'x86_64-linux-gnu-gcc' failed with exit status 1”的错误,系统提示缺少Python的头文件,那就是说系统没有安装python的开发包,安装之就行了。
安装GCC:sudo apt-get install build-essential
Havoc已经在Debian 10/11、Ubuntu 20.04/22/04以及Kali Linux操作系统上进行过完整测试。我们建议大家使用最新版本的Havoc以避免遇到其他问题。除此之外,建议使用最新版本的Qt和Python 3.10.x来完成代码构建。
Ubuntu18.04安装ROS ros-melodic-desktop-full时,遇到错误“unmet dependencies. Unable to correct problems, you have held broken packages."。
apt的全称是“Advanced Packaging Tool”,是 Linux 系统下的一款安装包管理工具。在 Ubuntu 的终端中输入如下指令,目的是更新当前系统的软件并安装一个组件 software-properties-common。
在 2022 年的今天,配置一台 Ubuntu 16.04 的 pwn 环境还是有一些必要的,我知道 Ubuntu 18.04或者更高版本可以修改 glibc 版本,以适应题目要求,但作为初学者来说,与教学环境保持一致是非常重要的,避免由于环境带来额外的影响
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
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
环境搭建上参看官方说明文档:http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/1.0/intro/install.html
记录一下 可行的树莓派 3B+ python3.5+opencv3.4.1下载安装及配置
sudo sed -i 's\archive.ubuntu.com\mirrors.aliyun.com\g' /etc/apt/sources.list sudo apt-get update cd /home/ sudo apt-get install gcc make zlib1g-dev -y sudo apt-get install libbz2-dev libsqlite3-dev libxml2-dev libffi-dev libssl-dev -y sudo apt install
对于这个框架,我们必须安装 python-pip,因为这个框架基于 python 2.7
OpenCV 是一个开源的计算机视觉库,它的目标是提供一个简单易用的计算机视觉基础设施,帮助人们快速构建复杂的应用程序。它包含 500 多项功能,涵盖许多视觉领域,包括工厂产品检测、医学成像、安全、用户界面、相机校准、立体视觉和机器人技术。
04.切换到 Python 源码目录,并且执行configure脚本,他会执行一系列检测,并且确保所有依赖都在你的系统上准备好了:
Python离线安装包的下载地址:https://www.python.org/ftp/python/
概述 由于需要在Ubuntu 16.04安装多个深度学习框架所以通过博客记录一下安装过程中的坑以及一些关键步骤。这个时候我们需要安装自己需要包装。下面我们通过一步一步开始安装自己数据。记录安装了如下软件和支持: * Cuda 9.1 * cuDnn 9.0 * OpenCV 3.4 Support Python2.7 Python3.4 Cuda OpenGL OpenBLAS * Mxnet Pytorch Tensorflow 安装 安装预编译包 我们先来安装cuda,首先通过官网下载你所需要
本文主要针对Ubuntu 17.04版本下,opencv进行源码编译安装。开发环境主要针对python 对 openCV库的调用。下面话不多说了,来一起看看详细的介绍:
众所周知,Python 3.11 版本带来了较大的性能提升,但是,它具体在哪些方面上得到了优化呢?除了著名的“香农计划”外,它还包含哪些与性能相关的优化呢?本文将带你一探究竟!
最近还是会有很多学习爱好者问我安装caffe的一些问题,虽然现在TF很是受大家的喜欢,但是还是会有很多学习者用着caffe。为了让更多的人少走弯路,网上也有很多教程,我自己来写一下我以前安转的过程与遇到的问题,可以给那些初学者一些建议,希望采纳,如有不对之处,望指正,谢谢! 第一部分:Ubuntu14.04桌面版下载及安装(我是通过U盘安装的,我用工具是UltraISO--特别好用,网上有很多教程,这个不用太过于详细书写) 第二部分:nvidia-cuda-toolkit下载及安装 CUDA 8.0 Do
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。
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