下载有点慢，可以先本地下载好github.com/KumaTea/pyt…，再离线安装
Linux离线编译编译Python需要gcc编译器编译，如果没有安装直接编译会出现以下错误
在用pip或者conda安装一些包时有时会因为网络原因导致下载失败，进而无法安装。一般的解决方法就是换源，或者重复安装。
编写｜shanyi 排版｜wangp PaddlePaddle可以使用常用的Python包管理工具 pip 完成安装，并可以在大多数主流的Linux操作系统以及MacOS上执行 1 使用pip安装 执行下面的命令即可在当前机器上安装PaddlePaddle的运行时环境，并自动下载安装依赖软件，版本为cpu_avx_openblas pip install paddlepaddle 如果需要安装支持GPU的版本（cuda7.5_cudnn5_avx_openblas），需要执行： pip install
有时我们需要对音频进行消除人声（原声）处理，在质量要求不太高的情况下通常会选择使用后期软件来完成。这类软件市面上也非常多，像 GoldWave Audacity 等都内置了消除人声的功能。因为人声在左右声道的波形是完全相同的，并且频率通常处在特定区间内，这使得人声能够较为容易的从背景伴奏中分离去除。
获取Anaconda3-4.3.1-Linux-x86_64.sh、netCDF4-1.2.7-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl、opencv_python-3.2.0.7-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
报错信息如下： 装了n遍还是这样 (nemo) fanyi@ubuntu:~$ pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Writing to /home/fanyi/.config/pip/pip.conf (nemo) fanyi@ubuntu:~$ pip install nemo_toolkit['all'] Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsingh
python分布式执行框架Ray的介绍 说明 1、Ray为构建分布式应用程序提供了一个简单、通用的API。 2、Ray是一种分布式执行框架，便于大规模应用程序和利用先进的机器学习库。 Ray通过以下方式完成这项任务： 为构建和运行分布式应用程序提供简单的原语。 使最终用户能够并行化单个机器代码，而代码更改很少到零。 在核心Ray之上包含大量应用程序、库和工具，以支持复杂的应用程序。 安装方法 [root@node2 ~]# pip install 'ray[default]' Looking in in
安装好之后，可以使用命令conda，可以使用一系列命令参数，conda --help 或 conda -h 、 conda --version 或 conda -V
简介： Anaconda，中文大蟒蛇，是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。
本文介绍了在Ubuntu系统中，通过pip安装opencv的方法，并解决了在eclipse环境中调用opencv函数时可能出现的问题。首先介绍了不同操作系统下安装opencv的方法，然后给出了具体的安装指令和注意事项。最后，介绍了在eclipse中设置python解释器的方法，以解决调用opencv时可能出现的问题。
We’d prefer you install the latest version, but old binaries and installation instructions are provided below for your convenience.
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
做一个假设，您的生产环境（或者说线上环境）是处于内网的主机，且不能出外网（也就是不能上网），但又需要安装Python的第三方库，怎么办？在本篇文章中，笔者拿安装Flask库（轻量级web框架）来讲解，经分析Flask本身还依赖了其他众多的库。依赖了有多少，依赖的是哪些，这些目前都是未知的。下面笔者把认为最快速、最方便、最优雅、最没那么遭罪的安装办法进行分享，希望可以做到抛砖引玉的效果，如果您有更好的安装方法，笔者非常希望您能来稿进行分享。
介绍如何在CDSW中安装集成CUDA9.2版本的tensorflow模块，以及在GPU环境下运行tensorflow案例。代码参考上一篇文章《0690-TensorFlow之车牌识别案例》，CDSW的GPU的支持与CUDA编译参考之前的文章《如何在CDSW中使用GPU运行深度学习》和《0490-如何为GPU环境编译CUDA9.2的TensorFlow1.8与1.12》。
Python提供了很多代码库以方便开发人员使用。但是在多个项目同步开发中，不同项目所依赖的代码库的版本可能不一样。如果我们在同一个环境中维护着这些项目，将导致依赖库的版本错乱。为了解决这个问题，我们引入虚拟环境来做项目隔离。 本文介绍的脚本，提供了下列方法：
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。
我在使用 psycopg2-binary 遇到两个坑，写出来，看看你是否踩过，如果没有，可以看一下，以后避免跳坑。
如果正在使用其他 virtualenv 依赖于 pip 的东西，请确保将其版本固定
Python3操作MongoDB数据库 0. 写在前面 1. 安装开源驱动库pymongo 2. 参考 ---- ---- 0. 写在前面 Linux：Ubuntu Kylin 16.04 MongoDB：MongoDB3.2.7 Python：Anaconda With Python3.7 1. 安装开源驱动库pymongo ❝pymongo驱动程序可以直接连接MongoDB数据库 ❞ zhangsan@node01:~$ conda create -n py39 python = 3.9 zhan
当我们在同一个机器上管理多个进程时，经常会遇到一个问题是，很多进程的名称可能是重复的。以Linux系统为例，进程名称默认使用的是argv[0]。这样一来，如果在一台机器上有很多个Python任务，使用ps -a命令就可以看到大量重名的python3进程。虽然这些进程ID是独一无二的，但是光看进程ID可能无法直观的分辨是谁在执行什么样的任务。这里我们可以使用python的setproctitle库来对进程名臣进行修改，让进程名称更加的直观。
上文提到了Superset 0.37的在线安装方式，只需要更新pip，然后pip install就可以了。但是在生产环境中，特别是内网环境中，很多时候是没有外网的，这时候就需要采取离线安装的方式。
安装这个，但是这个是需要其他依赖的，如果你安装的时候，本地的Python环境里面没有其他的依赖，那么这个是安装不上的，所以我们不仅仅要下载这个离线的安装包，还需要下载其他的，都一起下载了，直接拷贝到 没有网络的电脑上 ，就不需要提示一个，出去下载一个了
该文介绍了在Ubuntu 16.04环境下安装NVIDIA GPU显卡驱动、CUDA 8.0以及PyTorch的方法。首先，需要更新系统并安装NVIDIA驱动，然后下载CUDA 8.0，接着安装PyTorch。安装完成后，可以通过在终端中输入 'import torch' 来验证安装是否成功。最后，更新numpy并验证GPU是否可用。
有一个这样的问题：现要用 setuptools 把一个项目打包成 whl 文件，然后 pip install 在 Windows/Linux 两种操作系统上，但是该项目中有一些依赖库只有 Windows 上才有（例如 pywinauto、pywingui、pywinrm），那么问题是，如何实现打包文件的可兼容性安装？
对于各行各业的研究人员来说，经常会面临这样的一个问题：有一篇不错的文章里面有很好的数据，但是这个数据在文章中仅以图片的形式出现。而假如我们希望可以从该图片中提取出数据，这样就可以用我们自己的形式重新来展现这些数据，还可以额外再附上自己优化后的数据。因此从论文图片中提取数据，是一个非常实际的需求。这里以前面写的量子退火的博客为例，博客中有这样的一张图片：
本文介绍了如何在CentOS系统上安装TensorFlow。首先介绍了TensorFlow的基本概念，然后提供了详细的安装步骤。最后，通过验证安装来确认是否成功安装。在文章中还提到了一些常见的安装问题以及解决方法。
目前tensorflow还没有正式对python3.7支持，百度一下发现以下解决方法 https://www.jianshu.com/p/1a3e194886b4 就是更改版本名称，但是装上之后发现以下问题 UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment 此问题可参考 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/23410
在 Linux 上使用 pip 安装 tensorflow 的时候，提示找不到匹配的包 $ pip install tensorflow Downloading/unpacking tensorflow Could not find any downloads that satisfy the requirement tensorflow Cleaning up... No distributions at all found for tensorflow Storing complete log in
python小白第一次发博客，自己自学了一下写了一个demo，可能语法啥的不够标准，毕竟没有真正学过python
编写｜PaddlePaddle 排版｜wangp Part1 安装编译问题汇总 $ export CUDA_SO="$(\ls usr/lib64/libcuda* | xargs -I{} echo
这是一个关于mindspore-gl的官方介绍，其定位非常接近于dgl，而且从文章（参考链接3）中的数据来看，mindspore-gl的运算效率还要高于dgl。
gma库是洛大神写的一个地理库， 其中有许多可以使用的函数， 今天简单介绍一下它克里金插值的使用，并与meteva进行对比
本周我们在社区问答中精选出开发者在使用Linux安装时遇到的技术难题，可以到PaddlePaddle公众号【常见问答】专栏上寻求解决方案，更好的帮助新用户在安装过程中答疑解惑。
在使用esrally 1.4.1进行性能测试的过程中发现，如果使用geonames数据集，且ES集群版本是7.x，则测试进行到一半，就会报错，如：
Airflow是一款纯Python编写的任务流调度工具，airflow由许多模块组成，用户可单独安装部分模块比如pip install 'apache-airflow[celery]'，pip install 'apache-airflow[hdfs]'等，也可以安装所有的模块pip install 'apache-airflow[all]'，下面我们首先介绍的是如何在一台新安装的纯净的RedHat7.4上离线安装apache-airflow[all]。
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。
到此这篇关于ubuntu 安装pyqt5和卸载pyQt5的方法的文章就介绍到这了,更多相关ubuntu 安装pyqt5和卸载pyQt5内容请搜索ZaLou.Cn
计算机图形学编程语言 Taichi 太极将于v1.0.0于2022年4月13日发布。
据 Python 软件基金会消息，Python Packaging Authority 和 pip 团队于北美时间11月30日宣布发布 pip 20.3版本，开发者可以通过运行python -m pip install --upgrade pip进行升级安装。
Mysql自动化快速安装部署 一、简介 软件开发实际生产测试过程中，时常用到Mysql数据库，人工的去部署和安装新的Mysql服务器，不仅配置复杂过程缓慢，并且不适用于大规模部署与安装。为了更具效率的完成MySQL数据库大规模的自动化的快速安装与部署，我们引出今天所要说到的主角——Ansible。 Ansible是新出现的自动化运维工具，基于Python开发，集合了众多运维工具（puppet、cfengine、chef、func、fabric）的优点，实现了批量系统配置、批量程序部署、批量运行命令等功能。
今天要在ananconda3 下安装Keras & TensorFlow 结果第一个很顺利，但是第二个的时候就报错了
Downloadinghttps://files.pythonhosted.org/packages/dc/1e/b383fde1f0a14b6ef5a60f71797c778ea1ef8bb34b726cb57061c0542c58/cffi-1.11.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl (419kB) 100% |████████████████████████████████| 430kB 611kB/s Collecting chardet==3.0.4 (from -r requirements.txt (line 11)) Downloadinghttps://files.pythonhosted.org/packages/bc/a9/01ffebfb562e4274b6487b4bb1ddec7ca55ec7510b22e4c51f14098443b8/chardet-3.0.4-py2.py3-none-any.whl (133kB) 100% |████████████████████████████████| 143kB 661kB/s Collecting configparser==3.5.0 (from -r requirements.txt (line 12)) Downloadinghttps://files.pythonhosted.org/packages/7c/69/c2ce7e91c89dc073eb1aa74c0621c3eefbffe8216b3f9af9d3885265c01c/configparser-3.5.0.tar.gz Collecting coreapi==2.3.3 (from -r requirements.txt (line 13)) Downloadinghttps://files.pythonhosted.org/packages/fc/3a/9dedaad22962770edd334222f2b3c3e7ad5e1c8cab1d6a7992c30329e2e5/coreapi-2.3.3-py2.py3-none-any.whl Collecting coreschema==0.0.4 (from -r requirements.txt (line 14)) Downloadinghttps://files.pythonhosted.org/packages/93/08/1d105a70104e078718421e6c555b8b293259e7fc92f7e9a04869947f198f/coreschema-0.0.4.tar.gz Collecting cryptography==2.1.4 (from -r requirements.txt (line 15)) Downloadinghttps://files.pythonhosted.org/packages/4e/e0/4959b48f04c879414972048fe2bedc96825e39c5413ae241c230fba58783/cryptography-2.1.4-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl (2.2MB) 100% |████████████████████████████████| 2.2MB 344kB/s Collecting decorator==4.1.2 (from -r requirements.txt (line 16)) Downloadinghttps://files.pythonhosted.org/packages/a1/4e/c42167ba5c3192bed633726d39d7896cc55d4fa3ec4a1fb60cd3a53fc4c7/decorator-4.1.2-py2.py3-none-any.whl CollectingDjango==1.11 (from -r requirements.txt (line 17)) Downloadinghttps://files.pythonhosted.org/packages/47/a6/078ebcbd49b19e22fd560a2348cfc5cec9e5dcfe3c4fad8e64c9865135bb/Django-1.11-py2.py3-none-any.whl (6.9MB) 100% |████████████████████████████████| 6.9MB 198kB/s Collecting django-auth-ldap==1.3.0 (from -r requirements.txt (line 18)) Download
本文介绍了如何安装Python数据分析所需的第三方包，包括使用pip和conda的方法。首先介绍了Python数据分析所需的轮子，然后介绍了如何安装这些轮子。最后，介绍了一些主要的大数据分析轮子，并提供了下载这些轮子的地址。
使用 Milvus node.js SDK（https://github.com/milvus-io/milvus-sdk-node），可以轻松搭建灵活且强大的数据处理系统。Milvus 支持使用 Node.js （https://nodejs.org/en/download）连接至服务器，完成各种数据库操作。我们还可以使用 Milvus Nods.js SDK 进行一些列操作，如：创建 Collection（集合）、插入数据、构建索引、查询和搜索数据等。
今天在Docker下使用python的官方镜像运行python脚本操作mongodb，将遇见的错误和解决办法记录备忘；
在学术领域，很多文档是用Latex做的，甚至有很多人用Latex Beamer来做PPT演示文稿。虽然在易用性和美观等角度来说，Latex Beamer很大程度上不如PowerPoint，但是Beamer这种浓厚的学术色彩还是受到了很多人的喜好。但是我们知道Latex生成的文档一般是用pdf格式来存储的，如果放一个gif动态图进去，就可能会变成一个静态图，那就没办法展示整个动态的过程了。幸运的是，Latex还有一种比较麻烦的方法，对动态图也做了一定的支持。本文所使用的案例，是一个比较热门的猴痘病毒蛋白的松弛过程。碍于动态图比较大，在博客里面放不下，故只能用这种链接索引+静态图展示的方案。
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