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Miniconda安装 CentOS8
centOS8 | python3.6 1. 下载 wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 2. 安装 bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 按enter，等licence agreement 显示完，按yeswindows10环境：python区分环境和drozer下载安装
python区分环境 Tips：一直知道drozer安装需要python2.7环境，设置的时候就直接在D盘中下载了python2.7的包，结果导致环境混淆，drozer无法连接上，一直报错，提示升级pip版本，然后还无法升级。报错要求pip install protobuf 安装后又要求下载pip install openssl，但是openssl之后会出无效语法wget下载文件命令
wget命令 wget可以从指定的URL上下载文件 wget特点 由于网络原因失败，wget会不断重新尝试下载，直到整个文件下载完成支持断点续传支持后台下载 主要命令 下载单个文件——以下载minicoda为例 wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh URLCloudCompare 导出 ply格式点云导致的 UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode
如题今日处理点云时将.txt格式通过CloudCompare导出成.ply文件，结果用PlyData.read()读取一直报错 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/root/miniconda3/envs/deep_mls/lib/python3.7/site-packages/plyfile.py", line 3pandas中分隔符由多个字符组成
背景 在使用pandas过程由于文本中存在形如, 、| 等常规字符，所以需要自定义分隔符，特别是自定义由多个字符组成的分隔符。那么此时在使用 pandas.read_csv()的时候要如何设置？ 解决 比如当生成文件的时候使用#|#作为分隔符，直接使用df = pd.read_csv(raw_file, sep='#|#', quotinwindow下源码编译mmcv-full==1.2.1
window下源码编译mmcv-full==1.2.1 软件准备： Git、vs2019_community、Miniconda3-4.6.14、cuda_10.2+cudnn_7.6.5 一、确认NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti已安装 cmd 命令：nvidia-smi OR nvidia-smi -L *************************************>nvidia-smiconda创建虚拟环境失败
问题 解决方法 再遇问题 再次解决 创建新的虚拟环境，报错如下： (base) chen@ubuntu:~$ conda create -name R_env3.5 python=3.7 Collecting package metadata (current_repodata.json): done Solving environment: failed with repodata from current_repodata.json, willCentos 安装 Miniconda
1、镜像下载安装包 wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 如果之前没有安装过wget，则会报错如下使用如下语句安装wget yum install wget 2、安装miniconda3 bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 之后，按实验记录 | 6/5
今天早上（8：57）过来，发现R已经安装完成了，非常棒。 ./Rscript Usage: /path/to/Rscript [–options] [-e expr [-e expr2 …] | file] [args] –options accepted are –help Print usage and exit –version Print version and exit –verbose Print information on progress –win10安装miniconda3后右键打开Anaconda Powershell Prompt
win10 miniconda3 右键打开Anaconda Powershell Prompt Powershell anaconda powershell prompt 多出了很多Linux命令，便于日常使用中保持一些Linux手感，写稿记录： 打开“运行”窗口（快捷键：Windows徽标键+R），输入“regedit”打开注册表编辑器； 上方路径处输入“计算机\HKEY_CLASSPyCharm+Miniconda3安装配置教程详解
PyCharm是Python著名的Python集成开发环境（IDE） conda有Miniconda和Anaconda，前者应该是类似最小化版本，后者可能是功能更为强大的版本，我们这里安装Miniconda 按官方文档的说法conda相当于pip与virtualenv的结合，但实际安装来看conda本身包括了Python 所以简单起见可以认为"conda=Pytpycharm 导入已有库 --librosa
可以看到librosa包在miniconda的环境中。 添加解释器，选择当前已经存在的miniconda3conda环境搭建
本文记录conda环境的搭建。 直接使用官方提供的一键搭建脚本： wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 如果网速不好，可以使用清华提供的镜像： wget https:/Win10+VScode +miniconda安装tensorflow（CPU版本）
一、安装tensorflow-gpu 1.安装 conda activate py36conda create -n tensorflow conda install tensorflow //安装 2.若安装提示下面的错误。 解决方案：打开Anaconda Prompt（miniconda3），输入以下命令 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/a卸载 Anaconda 转用 Miniconda
Miniconda 如题，为了省心从 Win 到 MasOS 开始都是用的 Anaconda，然而事实上自己用到的仅仅是 conda；由于入的是乞丐版 MBP，AppCleaner 上看到居然占了 8G 多（两个环境 3G 不到），于是萌生了转用 Miniconda 的念头。 搜索发现居然没有教程，对于 conda 又没什么了解，只好自己开始尝试，总结如下conda默认安装位置
/var/root/miniconda3/condabin/conda [yes] >>> no change /var/root/miniconda3/condabin/conda no change /var/root/miniconda3/bin/conda no change /var/root/miniconda3/bin/conda-env no change /var/root/miniconda3/bin/activate no changAmazon Linux下解决shadowsocks服务端EVP_CIPHER_CTX_cleanup() 函数报错
title: Amazon Linux下解决shadowsocks服务端EVP_CIPHER_CTX_cleanup() 函数报错 date: 2019-06-24 15:30:08 categories: Linux tags: shdowsocks Amazon Linux下解决shadowsocks服务端EVP_CIPHER_CTX_cleanup() 函数报错 Amazon Linux的openssl版本高于1.1.0以上版本，miniconda3 安装tensorflow
使用miniconda3进行安装 conda create -n tensorflow conda install tensorflow 输入下面的代码进行测试 import tensorflow as tf import os os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='3' hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() print(seMiniconda3清华镜像源不能用了
1.添加清华镜像源https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda config --set show_