Advertisement

Anaconda虚拟环境压缩包（包含python3.6+和tensorflow2.1），以及.condarc配置文件（其中配置了清华镜像源）。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
无需付费即可获取，只需关注便可下载，该资源旨在帮助初学者快速搭建包含Anaconda和TensorFlow 2.1的开发环境。它提供了一个压缩包，其中包含 Anaconda 虚拟环境以及 Python 3.6 环境和 TensorFlow 2.1 环境，同时还附带了 .condarc 配置文件，配置了清华镜像源，用户可以直接下载并解压到 Anaconda\envs 文件夹下，从而避免繁琐的安装过程。更详细的使用说明请参阅我后续撰写的博客文章和 B站视频教程。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Anaconda Python 3.6 + TensorFlow 2.1 环境压缩包及 .condarc 配置文件（含清华镜像源）
    优质
    本资源提供预配置的Anaconda环境，内含Python 3.6和TensorFlow 2.1，并附带优化过的.condarc配置文件使用清华大学开源软件镜像站，便于科研与开发。 本资源免费提供给关注者下载，旨在帮助初学者快速搭建Anaconda+TensorFlow2开发环境。内容包括一个预配置的虚拟Python3.6环境压缩包以及包含清华镜像源的.condarc配置文件，可以直接解压到Anaconda/envs目录下使用，无需自行安装。更多详细说明请参考相关博客和视频教程。
     
  • CentOS安装Python3.6及配置虚拟环境详解
    优质
    本教程详细介绍在CentOS系统上安装Python3.6的过程，并指导读者如何设置和使用虚拟环境，适合Python开发者参考学习。 在CentOS系统中安装Python 3.6环境并配置虚拟环境是一个重要的步骤，特别是对于开发者来说，这可以确保项目的独立性和避免版本冲突。下面将详细解释这个过程。 我们需要从官方下载Python 3.6的源代码，并且为了保持系统的整洁，我们可以创建一个统一的源码存放目录，例如 `$HOMEtools`，并在该目录下下载源码。使用以下命令创建目录和下载源码： ```bash mkdir $HOMEtools cd $HOMEtools wget https://www.python.org/ftp/python3.6.4/Python-3.6.4.tgz ``` 接下来，解压缩下载的源代码包： ```bash tar -xf Python-3.6.4.tgz ``` 然后，进入解压缩后的源码目录，执行配置、编译和安装过程。使用`--enable-optimizations`参数可以提高Python的性能，`--prefix`则指定安装路径： ```bash cd $HOMEtools/Python-3.6.4 ./configure --enable-optimizations --prefix=application/python-3.6.4 make && make install ``` 安装完成后，创建一个软链接，使得可以方便地在命令行中调用Python 3.6： ```bash ln -s application/python-3.6.4/bin/applicationpython ``` 为了让系统能够识别这个新安装的Python版本，我们需要将其添加到环境变量中： ```bash echo export PATH=applicationpythonbin:$PATH >> etc/profile source etc/profile ``` 现在，Python 3.6环境已经安装完毕，你可以通过`python3`命令来启动Python 3.6解释器。 为了安装第三方库，比如Django，可以使用`pip3`。若要查看已安装的库，使用`pip3 list`，安装新的库则使用`pip3 install`命令。例如，安装Django： ```bash pip3 install django ``` 如果你发现使用`pip3`下载速度较慢，可以切换到国内的镜像源： ```bash pip3 install django -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple --trusted-host mirrors.aliyun.com ``` 为了避免每次安装时都要输入镜像源信息，可以在用户目录下创建`.pip`目录和`pip.conf`文件，配置全局镜像源： ```bash mkdir $HOME/.pip -p echo -e [global]\ntrusted-host=mirrors.aliyun.com\nindex-url=http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple > $HOME/.pip/pip.conf ``` 对于Windows用户，可以在 `%APPDATA%/pip/pip.ini` 文件中进行类似的配置。 为了隔离不同项目之间的Python环境，我们可以使用`virtualenv`和`virtualenvwrapper`。首先安装这两个库： ```bash pip3 install virtualenvwrapper ``` 然后，创建一个管理虚拟环境的目录，比如 `.pyenv`： ```bash mkdir $HOME/.pyenv ``` 接着，在 `~/.bashrc` 文件中添加虚拟环境管理的相关配置： ```bash cat >> $HOME/.bashrc << EOF source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh EOF ``` 使修改生效并创建一个新的虚拟环境： ```bash . ~/.bashrc mkvirtualenv myprojectenv ``` 现在，你已经在CentOS上成功安装了Python 3.6环境，并配置了虚拟环境，可以开始你的Python项目开发了。记住，虚拟环境的创建可以帮助你管理不同项目的依赖关系，避免版本冲突。
     
  • Honeyd虚拟蜜罐配置压缩包
    优质
    Honeyd是一款用于网络安全监测与防御的开源工具，通过模仿操作系统和网络服务诱骗攻击者，此压缩包包含其快速配置所需文件及文档。 虚拟蜜罐Honeyd的配置安装包较为全面，包含了一部分我收集的压缩文件。
     
  • Nacos中的配置文件压缩包
    优质
    本资源为Nacos配置管理工具中的配置文件压缩包，包含项目运行所需的各种配置参数和环境变量设置，便于管理和更新。 基于微服务技术架构的电子商城系统源代码采用Vue、Spring Boot、MyBatis、Docker快速搭建。需要添加RocketMQ的配置，并将该配置加入到Nacos配置文件中：emall-order.yml rocketmq: name-server: 127.0.0.1:9876 #连接超时时间 producer: send-message-timeout: 30000 #发送消息超时时间 group: order-group
     
  • epel.repo镜像环境配置
    优质
    简介：本文介绍如何在Linux系统中配置EPEL（Extra Packages for Enterprise Linux）仓库的镜像源，详细步骤包括安装所需的软件包和编辑repo文件以使用国内镜像服务器。 阿里云提供了EPEL（Extra Packages for Enterprise Linux）镜像服务，方便用户快速安装额外的软件包。这些镜像可以帮助提高下载速度并减少带宽使用量。 对于需要在Linux系统中添加更多开源项目支持的企业和个人而言，此服务非常有用。通过利用阿里云提供的EPEL源配置方法，可以轻松地将操作系统升级到最新版本或安装最新的应用软件和库文件。
     
  • Python Anaconda环境配置
    优质
    《Python Anaconda环境配置》是一份详细的教程，指导用户如何安装和设置Anaconda软件包管理器及其在Python开发中的应用，适合编程初学者。 在Python编程领域，尤其是金融时间序列分析方面，配置一个合适的开发环境至关重要。Anaconda是一个流行的开源数据科学平台，它提供了Python环境并包含了大量用于数据分析、机器学习及可视化的库。本教程将指导你如何配置Anaconda环境以进行金融时间序列分析的学习。 确保你的电脑满足最低配置要求：至少4GB内存和64位操作系统（如Windows 7或更高版本）。此外，Linux和macOS也是支持的选择。由于Python 2.x与3.x之间的语法不兼容性，我们通常推荐使用最新且维护中的Python 3.x版本。 Anaconda是初学者的理想选择，因为它集成了Python及其常用库，包括NumPy、Pandas、Matplotlib和SciPy等，这些都是金融时间序列分析的必备工具。安装Anaconda可以避免手动安装及管理这些库所带来的复杂性。 要下载Anaconda，请访问其官方网站或国内镜像站点，并确保下载与你操作系统位数相匹配的版本（例如64位系统应选择包含64标识的安装包）。 在安装过程中，可以选择安装路径。建议不要将其安装于C盘以避免占用过多系统资源；例如，可以将它安装至D盘并自定义路径为D:\Users\tipdm_admin\Anaconda3。 完成安装后，可通过“开始”菜单找到相关程序，并启动Jupyter Notebook进行编程和交互式工作。Jupyter Notebook是一个基于Web的应用程序，允许你创建包含代码、方程、可视化及文本的文档，非常适合教学与数据分析。 在金融时间序列分析中，Pandas库尤为重要；它提供了解析、操作及分析时间序列数据的强大工具。NumPy用于处理数组运算，而Matplotlib和Seaborn等库则用于数据可视化。一旦你熟悉了这些基本工具，就可以开始分析股票价格、交易量、收益率等金融数据，并构建预测模型以识别趋势与模式。 配置Anaconda环境是学习Python及金融时间序列分析的基础。通过遵循上述步骤，你可以快速搭建起高效的工作平台，为深入学习和实践打下坚实基础。在使用过程中，请记得适时更新Anaconda及其包含的库以保持技术同步性。
     
  • Anaconda中配置PyTorch环境(STD)
    优质
    本教程详细介绍如何在Anaconda环境中配置PyTorch开发环境（STD版），涵盖环境创建、包安装及验证步骤。 THU anaconda配置pytorch环境 以下是对“anaconda配置pytorch环境”的内容进行的简化与整合： 1. 打开Anaconda Navigator。 2. 创建一个新的Python环境，例如命名为`pytorch_env`。选择适合你的Python版本（如3.8或更高）。 3. 激活新创建的环境：在命令行中输入 `conda activate pytorch_env`。 4. 安装PyTorch。你可以通过访问PyTorch官方网站来确定适用于你硬件配置的最佳安装方法，然后使用如下命令进行安装： ``` conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch ``` 5. 验证安装是否成功：在Python环境中导入PyTorch库并查看版本信息。 以上步骤可以帮助你在Anaconda环境下顺利配置和使用PyTorch。
     
  • Anaconda: 设置清华镜像源 для pip
    优质
    本文介绍了如何在Anaconda环境中设置清华大学的Python包管理pip镜像源，以加快软件包下载速度。 在Anaconda中配置pip的清华镜像源可以通过编辑`pip.conf`或`pip.ini`文件来实现。步骤如下： 1. 打开文本编辑器。 2. 输入以下内容： ``` [global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 3. 保存该文件为`pip.conf`或`pip.ini`，并将它放置在Anaconda的配置目录下。 这样就完成了清华镜像源的配置。
     
  • 在VMware虚拟机中设置和配置集群环境
    优质
    本教程详解了如何在VMware虚拟化平台中搭建与配置高性能计算集群环境，涵盖网络连接、资源共享及安全策略等关键步骤。 集群技术是指在一组计算机上运行相同的软件，并将其虚拟成一台主机系统为客户端与应用提供服务；这些计算机通过缆线物理连接并通过专门的集群软件实现程序上的连接，从而能够完成单机无法达到的容错及负载均衡功能。这项技术对于企业关键业务部署、电子商务以及商务流程等方面至关重要。 本段落旨在引导读者亲身体验在VMware虚拟环境中配置Windows 2003 Enterprise Server集群的过程，并借此了解该技术的具体应用方法和细节。 首先，需安装VMware 6软件，在其上创建两个名为cluster11与cluster12的Windows 2003 Enterprise Server实例。这是构建集群的基础步骤，每个节点均需具备与其他节点通信的能力以共同作业。 然后为每台虚拟机添加两块网卡：一块用于内部网络通讯（private），另一块则供外部访问使用(public)。public网卡应设置更高的优先级，确保对外服务的可达性。例如，cluster11的private IP设为11.11.11.11, public IP设定为 172.168.0.11；而另一台虚拟机cluster12对应IP分别为 192.0.2.5 和 3456:fdff:feee::a。这样的网络配置能够保证集群内部与外部的分离。 在设置好基本环境后，需要将所有服务器加入同一个域中以便集中管理和身份验证。若只有两台机器，则需指定一台作为主域名控制器（Primary Domain Controller, PDC），另一台为备份(PDC)。使用`cdpromo`命令可以在cluster11上建立PDC，并在cluster12上添加额外的域控制器角色。同时，需要确保hosts文件或DNS中正确配置了IP和主机名映射。 接下来是创建共享磁盘的关键步骤，在虚拟机环境中这通常通过修改VMX配置来实现。为 cluster11 添加新的磁盘并设置其不在同一总线上：例如仲裁盘设为SCSI 1:0，数据盘设为 SCSI 1:1，并在 VMX 文件中启用独立持久模式和共享磁盘功能，同时指定路径信息；而在cluster12上选择添加已存在的这些磁盘，并进行相同的VMX配置。 最后一步是设置集群服务。在 cluster11 上启动群集管理器并使用`cluadmin.exe`命令行工具按照向导完成属性设定，包括名称、资源和网络等关键参数的定义；通常共享磁盘和网络接口会被指定为可被所有节点访问及控制的资源。 通过以上步骤，在VMware虚拟机中搭建Windows 2003 Server集群环境。这不仅有助于理解集群的工作原理及其部署实践的重要性，尤其在处理企业级任务时提供稳定可靠的服务支持方面具有显著优势。
     
  • Python配置虚拟环境详解
    优质
    本篇文章将详细介绍如何在Python中配置和使用虚拟环境。通过学习本文，读者可以掌握创建、激活及管理Python项目的独立开发空间的方法。 在Python开发过程中，为了确保项目的环境需求不会引起插件版本的混乱问题（特别是在Python环境中），我们通常会使用虚拟环境来隔离不同的项目空间。对于Mac用户来说，在配置方面可以采取如下步骤： 首先，请确认已安装了Python 3和pip 3。 接下来，为了解决每次在命令行中输入 `python` 或 `pip` 命令时都需要加上版本号的问题（例如：`python3`, `pip3`），可以在终端中进行以下操作来设置别名： 1. 打开Mac的终端。 2. 输入并执行命令：`sudo vi ~/.bash_profile` （这会打开你的用户配置文件，以便添加自定义设置。） 3. 按下 i 键进入插入模式，在文件中加入以下内容： ``` alias pip=pip3 alias python=python3 ``` 4. 保存并退出编辑器（在vi/vim中按 `Esc` 键，然后输入 `:wq` 并回车）。 5. 更新配置：运行命令 `source ~/.bash_profile` 通过以上步骤设置后，在终端下使用 `pip` 和 `python` 命令时，默认就会调用对应的Python 3版本的工具。对于其他操作系统来说，也可以采取类似的策略来简化命令行操作。 接下来，为了创建项目所需的虚拟环境，请在终端中执行如下命令： ```shell pip install virtualenv ``` 这将安装virtualenv工具，用于生成独立于主系统的开发环境。