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在Linux环境下离线安装Sphinx 1.8.3及Python 3.6.8所需的所有依赖包

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简介：
本教程详细介绍在Linux系统中离线环境下，安装Sphinx 1.8.3和Python 3.6.8所必需的全部依赖项的过程与方法。 在Linux环境下离线部署Python 3.6.8及Sphinx 1.8.3的步骤可以参考以下方法： 首先确保你的系统已经安装了必要的依赖项如`gcc`, `make`, `libffi-dev`等，这些可以通过运行如下命令来完成： ``` sudo apt-get update sudo apt-get install build-essential libssl-dev zlib1g-dev libbz2-dev \ libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm libncurses5-dev \ libncursesw5-dev xz-utils tk-dev libffi-dev ssl-cert ca-certificates ``` 然后下载Python 3.6.8的源码包，可以从Python官方网站获取。在离线环境中部署时需要提前将所需文件准备好。 解压后进入目录执行如下命令： ``` ./configure --enable-optimizations make -j $(nproc) sudo make altinstall ``` 安装完成后验证是否成功通过运行`python3.6 -V`来检查版本号，确保为Python 3.6.8。 对于Sphinx的离线部署，请先下载sphinx-1.8.3.tar.gz文件。解压后进入目录并执行： ``` sudo python3.6 setup.py install ``` 同样地，在安装完成后可以通过`pip show sphinx`来确认版本是否正确，确保为1.8.3。 以上步骤能够帮助你在Linux环境下完成Python 3.6.8和Sphinx 1.8.3的离线部署。

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  • 在Linux环境下离线安装Sphinx 1.8.3及Python 3.6.8所需的所有依赖包
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    本教程详细介绍在Linux系统中离线环境下，安装Sphinx 1.8.3和Python 3.6.8所必需的全部依赖项的过程与方法。 在Linux环境下离线部署Python 3.6.8及Sphinx 1.8.3的步骤可以参考以下方法： 首先确保你的系统已经安装了必要的依赖项如`gcc`, `make`, `libffi-dev`等，这些可以通过运行如下命令来完成： ``` sudo apt-get update sudo apt-get install build-essential libssl-dev zlib1g-dev libbz2-dev \ libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm libncurses5-dev \ libncursesw5-dev xz-utils tk-dev libffi-dev ssl-cert ca-certificates ``` 然后下载Python 3.6.8的源码包，可以从Python官方网站获取。在离线环境中部署时需要提前将所需文件准备好。 解压后进入目录执行如下命令： ``` ./configure --enable-optimizations make -j $(nproc) sudo make altinstall ``` 安装完成后验证是否成功通过运行`python3.6 -V`来检查版本号，确保为Python 3.6.8。 对于Sphinx的离线部署，请先下载sphinx-1.8.3.tar.gz文件。解压后进入目录并执行： ``` sudo python3.6 setup.py install ``` 同样地，在安装完成后可以通过`pip show sphinx`来确认版本是否正确，确保为1.8.3。 以上步骤能够帮助你在Linux环境下完成Python 3.6.8和Sphinx 1.8.3的离线部署。
     
  • Linux环境下Nginx离线安装包及所需依赖包（含教程）
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    本资源提供在Linux系统中离线环境中安装Nginx所需的完整安装包及其所有依赖库，并附带详细的安装步骤和配置指南。适合网络受限或安全要求高的服务器环境使用。 1）资源：在Linux环境下用于离线安装的Nginx包及其相关依赖包。 2）教程：参考某博主发表的文章《如何在Linux下进行Nginx的离线安装》，该文章详细介绍了整个过程。具体可以搜索标题找到对应的内容。
     
  • Linux环境下离线安装Nginx所需依赖组件
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    本教程详解在Linux系统下离线环境中如何手动安装Nginx前必备的各种依赖组件，适合服务器部署等场景。 主要包括zlib、pcre、openssl、perl-5和nginx安装包等。
     
  • Linux下离线安装Python所需依赖包及安装指南
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    本指南详细介绍了在Linux环境下如何离线安装Python及其所需的依赖包，涵盖准备工作、下载必要文件、配置与安装步骤等内容。适合需要在无网络环境中部署Python开发环境的技术人员参考使用。 1. 安装Python 3.6.8 - 新建Python目录。 - 切换到Python目录：`cd /usr/local/python` 2. 下载并安装依赖包： - `zlib-devel`: 执行命令 `rpm -ivh zlib-devel-1.2.7-17.el7.x86_64.rpm` 3. 安装其他必需的开发库： - `bzip2-devel`: 使用命令`rpm -ivh bzip2-devel-1.0.6-13.el7.x86_64.rpm` 4. 获取并安装额外软件源： - `epel-release`: 运行命令 `rpm -ivh epel-release-7-11.noarch.rpm` 5. 安装ncurses库的开发文件: - 使用`ncurses-devel`: 命令为 `rpm -ivh ncurses-devel-5.9-13.20130511.el7.x86_64.rpm` 6. 最后，安装GCC（GNU Compiler Collection）以确保编译环境完备。
     
  • TensorBoard离线安装所需的所有依赖包！
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    本项目提供在无网络环境下安装TensorBoard所需的全部依赖库，旨在帮助开发者顺利完成TensorBoard的本地部署与使用。 Tensorboard是TensorFlow框架的重要组成部分，它提供了一个可视化的界面用于展示和监控机器学习模型的训练过程，如损失函数的变化、精度提升、梯度信息等。在离线环境中安装Tensorboard通常是因为网络受限或者为了提高安装效率。以下是离线安装Tensorboard及其依赖包的详细步骤： 你需要确保已经安装了TensorFlow，因为Tensorboard是作为其插件运行的。在Python环境中，可以使用以下命令进行安装： ```bash pip install tensorflow ``` 如果你的环境限制了网络访问，你可以通过以下方式获取Tensorboard及其依赖包的离线版本： 1. 下载Tensorboard的.whl文件：你可以在PyPI（Python Package Index）或者其他可信源找到对应Python版本和系统架构的Tensorboard离线包。 2. 获取所有依赖包：根据标题和描述，你应该已经有一个包含所有依赖库的压缩文件。解压这个文件后，里面应该包含了Tensorboard需要的各种.whl文件。这些可能包括numpy、protobuf、werkzeug等。 安装过程如下： 1. 将下载的Tensorboard `.whl` 文件及其依赖包复制到同一目录下。 2. 进入该目录，并使用以下命令逐个安装这些离线包： ```bash pip install --no-index --find-links=. tensorflow_tensorboard-版本号-py3-none-any.whl pip install --no-index --find-links=. numpy-版本号-cp3x-cp3x-manylinux1_x86_64.whl pip install --no-index --find-links=. protobuf-版本号-cp3x-cp3x-manylinux1_x86_64.whl pip install --no-index --find-links=. werkzeug-版本号-py3-none-any.whl ``` 请将以上命令中的“版本号”替换为实际的版本编号，确保与你的Tensorflow版本兼容。 离线安装完成后，你可以在Python环境中导入并启动Tensorboard服务： ```python import tensorboard as tb tb.notebook.start(--logdir pathtoyourlogs) ``` `pathtoyourlogs` 应替换为你存储TensorFlow日志文件的路径。然后，你可以通过浏览器访问 `http://localhost:6006` 查看Tensorboard界面。 需要注意的是，离线安装可能会错过一些更新和安全修复，在可能的情况下建议使用在线方式来保持软件最新状态。此外，请确保你的Python环境干净无冲突版本问题，特别是在多项目环境中。
     
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    本文介绍了在Linux环境下离线安装Oracle数据库所需的各种依赖包的方法和步骤，帮助用户顺利完成Oracle数据库的安装。 内置安装教程！亲测在CentOS 6下所有依赖包全部包含！
     
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    本页面提供了关于如何为TensorFlow 2.6进行离线环境搭建的详细步骤与所有必要依赖包的信息。 TensorFlow2.0以后的版本有了显著的进步，非常值得学习使用。但是TensorFlow的离线安装过程较为复杂，因为需要大量的依赖包。为了方便大家，这个压缩文件包含了64位Windows下Python3.8对应的TensorFlow2.6所需的所有whl文件，可以实现离线安装，并且按照顺序pip install即可完成安装。
     
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    本教程详细介绍在Linux系统中通过源码方式安装SVN（Subversion）所需的全部环境依赖包及其配置方法。 以下是需要处理的文件列表：apr-1.7.0.tar.gz, apr-util-1.6.1.tar.gz, expat_2.0.1.orig.tar.gz, sqlite-autoconf-3330000.tar.gz, subversion-1.14.0.tar.gz, zlib-1.2.11.tar.xz。
     
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    本简介探讨了在Linux操作系统上安装和运行Oracle 11g数据库所需的关键软件包及配置要求。 CentOS 6.5、Red Hat 6.5 和 Oracle Linux 6.5 系统都有可用的依赖包。
     
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    本文章介绍了在不连接互联网的情况下，如何为GCC编译器安装所有必需的前置软件包和库文件，提供详细的离线准备与配置步骤。 按照以下顺序安装即可，在CentOS 6.5上已验证过： 1. `rpm -ivh ppl-0.10.2-11.el6.x86_64.rpm` 2. `rpm -ivh cloog-ppl-0.15.7-1.2.el6.x86_64.rpm` 3. `rpm -ivh mpfr-2.4.1-6.el6.x86_64.rpm` 4. `rpm -ivh cpp-4.4.7-4.el6.x86_64.rpm` 5. `rpm -ivh kernel-headers-2.6.32-431.el6.x86_64.rpm` 6. `rpm -ivh glibc-headers-2.12-1.132.el6.x86_64.rpm` 7. `rpm -ivh glibc-devel-2.12-1.132.el6.x86_64.rpm` 8. `rpm -ivh libgomp-4.4.7-4.el6.x86_64.rpm` 9. `rpm -ivh gcc-4.4.7-4.el6.x86_64.rpm` 10. `rpm -ivh libstdc++-4.4.7-4.el6.x86_64.rpm` 11. `rpm -ivh libstdc++-devel-4.4.7-4.el6.x86_64.rpm` 12. `rpm -ivh gcc-c++-4.4.7-4.el6.x86_64.rpm`