本文重点分享Python的包管理工具和环境管理工具：conda。 未来的日子中，期待和大家一起成长，一起分享高质量原创文章
Open Babel是化学领域常用的一个文件格式转换工具，它可以支持xyz的坐标格式、SMILES表达式、InChI表达式和mol以及mol2等格式之间的互相转化。比如说，你只有一个甲烷的SMILES表达式C，那么你就可以使用Open Babel将其转化成一个mol2文件，这样就可以用vmd等工具进行分子的可视化（参考这篇博客）。
经过查询tesserocr安装环境要求，需要leptonica-1.71版本以上文件；
channels是conda下载包的镜像网站，通过如下命令可以查看已有的channels
使用conda，如果没有conda环境建议从这里安装miniconda，选取对应的系统，选择较新的版本。
本人Mac，但是不是nividna的显卡，所以装不了g pu版本的，虽然自己电脑也带g pu。
Flutter 下载 https://pub.dev/packages/url_launcher 插件 , 配置完配置文件 ;
第一次安装anaconda后，之后就没有管，现在想从开始界面打开anaconda navigator，但是只出现如下界面，之后就没有反应了。
pubspec.yaml 是 Flutter 项目的配置文件，类似于 Android 中的 Gradle 配置文件，下面我们就看看 pubspec.yaml 中各个属性的配置。
It is 2021 and we are all using or heard of package managers in Python, among which are Pipenv and Poetry. I also built a new package manager PDM to solve similar problems. There exist some comparisons between them around the community, but this article is not going to talk about the user interface or their versatility, it is going to focus on two important aspects: performance and correctness.
在使用Python进行数据科学和机器学习开发的过程中，我们经常会依赖各种第三方库和包。然而，有时候我们在安装某个包时可能会遇到PackagesNotFoundError的错误，提示某些包在当前的渠道中不可用。本文将介绍如何解决这个常见的问题，以及针对特定错误信息中提到的nyoka包的解决方案。
PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: ******
现象 背景 pip install lightgbm -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 我的电脑是mac，芯片是苹果M1（苹果M1的芯片安装软件时有时会有兼容性问题发生） jupyter lab的notebook中执行 import lightgbm as lgb lgb_classifier = lgb.LGBMClassifier() 出现下面错误 Referenced from: /opt/homebrew/anaconda3/envs/bil
然而，随着项目的扩大，依赖关系的数量也在增加。这可能会使项目的环境难以重现，并且在仅仅依靠pip或conda进行依赖性管理时难以有效地维护它。
如下图，我们可以看到allure报告的总览，里边的一些特性是可以自定义设置的。图片1 Environment设置Environment可以理解为环境变量；默认为空；可以自己设置。1.1 设置方法在存放测试报目录下创建environment.properties或者environment.xml文件；而测试报告目录是使用--alluredir指定的目录，比如：--alluredir allure-results比如之前提到的用例：pytest -n auto --alluredir=allure-result
Summary Currently, we KVM team are maintaining the code repository of the virtualization software(such as QEMU, Libvirt, Kimchi, Linux, etc.) for PowerKVM development team and delivering corresponding RPM packages. We collect patches from mailing
在pycharm新建conda环境的前提是安装并配置好anaconda 结果建的时候报错： PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels:
在使用anaconda python环境过程中你会发现使用conda下载包的速度非常的慢，因为使用的是国外的服务器，所以这里要设置为国内的镜像。使用下面的配置命令即可：
运气好的的话，直接就成功了，我遇到了一下问题，最终找到了解决方案，原因及解决方案如下，供参考
在之前的博客中我们介绍过concurrent等python多进程任务的方案，而之所以我们又在考虑MPI等方案来实现python并行计算的原因，其实是将python的计算任务与并行计算的任务调度分层实现。在concurrent和multiprocessing等方案中，我们的python计算任务和调度任务是一体化的，而且还有一个比较大的限制是没办法跨节点操作的，这对于任务与环境的定制化程度要求是比较高的。而MPI的方案在设计初期就考虑到了多节点之间通信的问题，而这种分层式的任务调度解决方案其实在架构上看也更加的合理。做计算的人只要考虑单个进程下的任务如何执行就可以了，至于任务如何并行如何调度，那就是上层的MPI该做的事情了。
以下内容原本是作为毕业设计的一部分的，因此绝对认真和详细，由于内容过多所以被删减了，就当福利送给大家了。 2.2 在Windows 10上搭建TensorFlow开发环境 2.2.1 安装Anacon
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。
参考：https://www.jianshu.com/p/797778c7703e
详细参考官网文档：https://github.com/pytest-dev/pytest-html
bioconda 是一个管理生物信息软件的一个工具软件，可以将 bioconda 当成生物信息软件的AppStore。它基于 Anaconda 可以进行生物软件的搜索，下载，安装，升级，删除等操作。通过一条命令即可完成绝大部分生物软件的安装。目前已经是最好的生物软件管理工具之一，目前支持超过 7000 多款生物软件的安装。
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：
C:\Users\Admin>python Python 3.8.5 (default, Sep 3 2020, 21:29:08) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32 Warning: This Python interpreter is in a conda environment, but the environment has not been activated. Libraries may fail to load.
在一文掌握Conda软件安装：虚拟环境、软件通道、加速solving、跨服务器迁移中详细介绍的conda的基本使用和遇到问题的解决方式，也提到了mamba作为一个替代工具，可以很好的加速conda的solving environemnt过程。但有时也会遇到一个很尴尬的问题想用mamba就得先装mamba， 之前通过conda install mamba -n base -c conda-forge有时也会卡在solving environemnt这一步。想用mamba解决solving environemnt，就得先解决安装mamba的solving environemnt。
This is a list of common pitfalls on using Composer, and how to avoid them.
很早就接触了google C/C++自动化测试框架gtest, 现在偶然用起有时候还需要简单温习下步骤。今天在这里做下简单使用记录。
Ubuntu 16.04, Python 2.7 安装 TensorFlow CPU ---- 安装 Virtualenv $ sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv # for Python 2.7 创建 Virtualenv 环境 $ virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow # for Python 2.7 激活 Virtualenv $ source ~/tensor
在学习和应用Python的过程当中，我们经常需要使用到各种各样的Python库，而大部分的库都是需要我们自己安装的。本文详细介绍在pycharm中，当我们进行安装库的操作时，出现Installing Packages Failed错误时，应当怎么解决。
打开你的Jupyter Notebook，查看界面是否已经可以选择firstEnv作为新的环境。
UVCDAT（Ultra-scale Visualization Climate Data Analysis Tools）是美国能源部DOE开发的一种超大规模可视化气候数据分析工具的系统架构，旨在解决气候模式中海量数据的处理、分析以及可视化的问题。其在处理CMIP3/5数据中发挥了很大的作用，为相应的科学报告提供了可靠地支撑。其提供了可视化交互式操作界面也同时具备Python调用接口的方式来使用。目前，UVCDAT已经可以支持全平台了，其中Windows主要还是依赖于内嵌的Linux操作系统（有别于虚拟机和双系统，通常称之为WSL，Windows Subsystem for Linux，推荐为Ubuntu）相比于几年前，UVCDAT的安装改进了很多，功能也越来越通用完备。
archlinux是个好东西，但是开发flutter坑不少。2023年5月我配置了flutter,后来用得不多，23年11月还尝试过但是失败，最近又要使用，就来解决下。 ## 20230210 今天需要写一个手机app,突然发现构建不出来了，报错
这里把环境命名为tensorflow并指定使用的python版本为3.6，你可以按需更改。
1 sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'
ERROR: dependencies ‘gmp’, ‘Rmpfr’ are not available for package ‘PMCMRplus’
当前Serverless热度越来越高，越来越多的开发者们开始抛弃传统开发模式基于Serverless来搭建自己的产品服务。在享受腾讯云Serverless产品SCF的免运维、低成本优势的同时，也要适应SCF与传统开发模式的差异。其中DevOps便是很重要的一环，因为SCF特有的runtime，使得开发者无法复用现有DevOps平台完成CI/CD流程。
我是在ubuntu中，自带的有python2,python3有安装了anaconda套件，所以python的版本很多，曾经想删除过不用的python． 先执行 sudo apt remove python* 在想安装anaconda，结果悲剧了，xorg没有了，结果只能ｃｍｄ玩耍了，一气之下重装ubuntu18系统了 dflx@dflx:~$ ps -t tty1 PID TTY TIME CMD 1889 tty1 00:00:00 gdm-x-session 1891
Optimal control is a widespread field that involve finding an optimal sequence of future actions to take in a system or environment. This is the most useful in domains when you can analytically model your system and can easily define a cost to optimize over your system. This project focuses on solving model predictive control (MPC) with the box-DDP heuristic. MPC is a powerhouse in many real-world domains ranging from short-time horizon robot control tasks to long-time horizon control of chemical processing plants. More recently, the reinforcement learning community, strife with poor sample-complexity and instability issues in model-free learning, has been activelysearching for useful model-based applications and priors.
前一阵子就在各个公众号中看到 Mojo 相关的文章推送了，标题中均与 py 进行了对比
最近想研究一下IMvigor210 cohort，生信技能树已经把指南写得很清楚了IMvigor210CoreBiologies包安装指北，但是今天发现了一个bug，花了我几个小时时间，总算找出答案~~~~我把整个过程写下来，研究之后发现，R包的安装有时候真是一把辛酸泪。
3.心大的人，直接从别的地方把文件拷贝到另外一个地方，实际路径发生了变化，导致scripts\pyinstaller-script.py文件中引用的文件还是原先的路径
Tensorflow 2.x 关于 MKL 验证的方法移到了其他 Module 下，所以原来检验的方法换掉了。按照 Intel 官网的提示 Tensorflow 1.x 的检验语法是 python -c"import tensorflow; print(tensorflow.pywrap_tensorflow.IsMklEnabled())"，这在 Tensorflow 2.x 里会报错，需要改成 python -c "from tensorflow.python.framework import test_util;print(test_util.IsMklEnabled())"。前后两种方法的日志如下。
Conda 是一种通用包管理系统，旨在构建和管理任何语言的任何类型的软件。通常与 Anaconda 和 Miniconda 一起发放。
conda create -n rna-seq python=3 fastqc trimmomatic -y
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