Ubuntu16.04安装后1.安装常用软件搜狗输入法+编辑器Atom+浏览器Chome+视频播放器vlc+图像编辑器GIMP Image Editor安装+视频录制软件RcordMyDesktop安装.2.开发环境配置.JDK环境配置+Scala环境配置+nodejs环境配置+开发工具intellij IDEA安装+Python数据分析环境配置+Jupyter开发工具安装+Python多版同时支持. 1.Ubuntu16.04安装常用软件(搜狗输入法+编辑器Atom+浏览器Chome+视频播放器vlc+视
本文介绍了如何在Ubuntu 16.04上安装Python 2和Python 3，以及相关的依赖和开发环境。同时还介绍了如何配置Jupyter Notebook和安装Node.js。最后还提供了一些有用的命令和文档链接，以帮助读者更好地使用这些工具。"
执行 python-2.7.12.amd64.msi文件，不需要修改安装路径，默认为C:/Python27即可
该错误通常发生在尝试通过 pip 安装或更新包时，尤其是在使用需要 TLS/SSL 的 URL 时。错误信息表明 Python 中的 SSL 模块不可用，从而导致无法建立 HTTPS 连接。
参照官网上给出的安装步骤，特别简单就装好了（比装Caffe简单多了（￣︶￣）↗）。我自己的环境配置是：Ubuntu + py2.7 + 英伟达gpu。
本节详细说明一下深度学习环境配置，Ubuntu 16.04 + Nvidia GTX 1080 + Python 3.6 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.1 + TensorFlow 1.6。 Python 3.6 首先安装 Python 3.6，这里使用 Anaconda 3 来安装，下载地址：https://www.anaconda.com/download/#linux，点击 Download 按钮下载即可，这里下载的是 Anaconda 3-5.1 版本，如果下载速度过慢可以选择使用清华
这里介绍在windows、Linux(CentOS7)两个平台上，python开发环境的搭建方法 主要使用miniconda作为python的开发，测试环境 一、windows平台上的python环境搭建 1、首先，下载miniconda 清华镜像源：https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 2、下载完成后，安装，安装时选择默认+环境变量
很多Python初学者在使用Python时，会遇到环境的问题，比如无法使用pip命令安装第三方库的问题，如下图：
Hello小伙伴们，你们好，又是日常get新技能的一天，今天，咱们来整一下如何玩转Linux下Python虚拟环境，0基础入门，趁着热乎，快上车啦~。
虚拟环境是一个将不同项目所需求的依赖分别放在独立的地方的一个工具,它给这些工程创建虚拟的Python环境。它解决了“项目X依赖于版本1.x,而项目Y需要项目4.x”的两难问题,而且使你的全局site-packages目录保持干净和可管理。
最开始写C语言代码的时候，人们使用vi，记事本等软件写代码，写完了之后用GCC编译，然后运行编译结果，就是二进制文件。python也可以这样做，用记事本写完代码，保存成如test.py的文件后，通过命令python test.py可以运行这一文件。最初的C语言代码都是通过这种方式写的。但是人们很快发现了一个问题，就是这么弄太麻烦了，编写用vi，运行得切出去用shell，出错了再切回vi改代码。这要是编写、运行、调试都能在同一个窗口里进行，再来点语法检查，高亮，颜色，代码提示，那写代码的效率不就高多了吗？所以就有了Microsoft Visual C++等写代码工具，这些工具除了提供方便的文本编辑功能，还能够连接到编译器（C/C++）、解释器（java，python，R），把编译器和解释器的运行结果显示在自己的界面上，这些工具被称为IDE（集成开发环境）。正因为编译器，解释器不是它的组成部分，pycharm中每个项目都要指定一个interpreter才能运行。即某个路径下的python.exe。其他的IDE也都要指定运行环境。
新租了服务器，想做个简单的服务端，测试以下网络质量。刚开始打算用npm的http-server做一个，无奈出问题了。后来还是觉得干脆装个django
Python中的虚拟环境 认识虚拟环境 Python中的虚拟环境工具 认识虚拟环境 各个版本互不干扰,互不相等 python可能版本不同 系统环境不同 创建的每一个项目都是各自的虚拟环境 Python中的虚拟环境工具 Virtualenv pyenv virtualenv(另一个较为复杂) 命令行下使用 pip install virtualenv 选择目录 virtualenv -p python3 penv ./penv/bin/active win系统可以在bin文件夹下输入active 回车*进入
汇总系列：https://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#ai
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：
conda 常用来执行虚拟环境配置和包管理工作，有时候需要将本地的环境移植到新的离线的机器上，可以使用conda-pack进行conda环境打包和分发。
本文主要介绍在win10上如何安装和使用pyspark，并运行经典wordcount示例，以及分享在运行过程中遇到的问题。
在本篇博客中，猫头虎将带你走进Mac系统中Python环境配置的世界。无论你是编程新手还是资深开发者，当你在终端输入python --version或尝试使用pip安装库时，遭遇zsh: command not found: python或zsh: permission denied:的困扰，都能在这里找到解决方案。通过本文，你将学会如何使用python3和pip3命令，以及其他必要的配置技巧，确保你的Python环境设置无忧。我们将通过详细的步骤、代码示例和操作命令，确保每一位读者都能轻松掌握。加入我们，让你的Python之旅在Mac系统上顺风顺水！
wxGlade是基于wxPython的一款跨平台GUI开发工具，以下是在Ubuntu系统下的环境配置。
OpenAI Gym 是一个用于开发和比较强化学习算法的开源工具包。它提供了一系列标准化的环境场景和 API 接口，使得研究人员和开发者能够轻松地创建、测试和评估各种强化学习算法。
因为要在windows系统系统中练习tensorflow，所以需要配置一下环境（来回的开关机切换环境太麻烦了。。。。。。）
摘要：Python3 安装部署，普通用户，编译安装 Author: andy_yhm@yeah.net Date: 20180831 关键字：python,python3,ssl,安装，pip
pycharm的安装很简单，在官网上下载之后按照步骤一步一步来安装，没什么难度。
在使用Python进行编程开发的过程中，我们不可避免会遇到Python打不开的问题。这些问题可能是由于环境配置、包管理和依赖文件等问题所导致的，但不管是何种原因，我们都需要解决它们才能顺利地进行工作。本文将从多个方面为大家详细介绍Python打不开问题的解决方法。
selenium是一个模拟浏览器的自动化执行框架，但是如果每次执行都要打开浏览器来处理任务的话，效率上都不高。最重要的是如果安装在Centos7服务器环境下，打开浏览器来模拟操作是更加不合适的，尤其是碰上需要截取网页图片这样的需求。
在本机开发完程序后，需要把程序移植到服务器之类的目标机上运行，或者分发给其余同事，经常会遇到第三方库管理，或者是不同项目之间用到的第三方库版本不一致，例如有时候需要tensorflow 1版本，有的时候希望用最新的2.3版本，这样导致了运行环境的管理复杂度，对于第三方库管理推荐通过Anaconda来解决这个痛点，通过不同的env解决环境配置问题。
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。
【导语】本文为大家介绍了一个TensorRT int8 量化部署 NanoDet 模型的教程，并开源了全部代码。主要是教你如何搭建tensorrt环境，对pytorch模型做onnx格式转换，onnx模型做tensorrt int8量化，及对量化后的模型做推理，实测在1070显卡做到了2ms一帧！
注意，本文适合有一定Linux基础但对 Linux 下使用Pytorch进行深度学习不熟悉的同学。
此环境搭建是OpenCV的python（一下简称py）开发环境搭建，建立在py3的环境和语法上实现的。 windows系统搭建 系统环境：windows 10 + python 3.6 + OpenCV 3.4.1 一、安装python python的安装之前在python自学笔记的项目中描述了，在这不做重复说明，有需要的朋友，点击查看：python环境安装 二、安装numpy模块 根据上文提示，现在我们已经正确安装了python和pip（安装和管理python包的工具），在正式安装OpenCV之前，
在尝试各种项目的时候，比较烦人的问题就是环境配置问题，然而更烦人的就是在你做一个个项目的时候，突然发现以前可以正常运行的代码挂了。
Theano ：python编写的深度学习软件包，实现的深度学习的常用算法，优点：集成了GPU开发环境，以及CUDA工具包；缺点：开发时间比较早，代码灵活性差，模块化功能不强
经常我们做Linux运维配置的时候会重复查找一些教程，所以打算从运维层面开始做一些知识积累。先做一些简单的整理，后期再根据需求持续更新。
本教程为一个python入门教程，面向初学者，因此内容较为详细。主要内容为python环境配置教程，包括Anaconda，PyCharm，Jupyter notebook的安装与配置，及其常用技巧。教程以Windows系统为平台作演示，其他系统可能存在少许差异。
背景：前段时间帮学长跑实验，在电脑上挂着得跑15个小时左右。白天跑，半夜跑，跑了5、6次，一次因为电脑死机，一次因为PyCharm闪退。跑了那么久全白费，想想就气。而且在本地跑实验十分占用CPU等资源，耗电又有风险。想着自己还有个服务器，这2天就捣鼓了下怎么在服务器上跑实验。总结下步骤，避免大家采坑。
主要是在开发过程中一些采坑和记录，整理一下资料以防自己以后忘了，也为正在初学或者还未特别熟练使用django的同学能够避开这些，且能够系统性的学习django的使用，这里就不写目录了按照我自己的开发顺序来，大家看到专栏里面的文章顺序就是我的目录了，在本专栏里的代码争取让大家拿到就能用，做一个伸手党，网上好多代码不知道是版本原因还是其他简直是无语，不能用还一堆bug。
安装CUDA前需要安装Visual Studio，我安装的版本为Visual Studio 2017，视频与博客中未提及，请小伙伴们注意。
入门深度学习，很多人经历了从入门到放弃的心酸历程，且千军万马倒在了入门第一道关卡：环境配置问题。俗话说，环境配不对，学习两行泪。
课程首先介绍了深度学习的很多应用：例如增强学习、物体识别、语音识别、机器翻译、推荐系统、广告点击预测等。
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
然后在项目文件夹根目录执行下面命令，然后就可以在项目根目录下面找到后端的样式资源（static文件夹下）了 python3 manage.py collectstatic
conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统。
由于 DMOJ 支持多达 63 种编程语言环境，每一种环境都需要特别安装。如下为笔者尝试过的一些编程语言环境配置。
2、Android-SDK（我的个人百度云:https://pan.baidu.com/s/1_yTZ6uLMK52JGUvIh6P8HQ）
1. 章节一：初探AI（《带你学AI与TensorFlow2实战一之深度学习初探》）：（已完成）
如果是深度学习的重度用户，首选的操作系统是Linux，虽然操作门槛高一些（如命令行操作），但Linux的开发环境很友好，可以减少很多依赖包不兼容的问题，可以大大提高效率。Linux的发行版很多，比较常用的的可以安装个包含图形界面及命令行的Ubuntu。
安装CUDA前需要安装Visual Studio，我安装的版本为Visual Studio 2017，视频与视频中未提及，请小伙伴们注意。
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