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Miniconda3在PC端Ubuntu上的安装包

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简介:
简介:本文介绍了如何在基于Ubuntu操作系统的个人计算机上安装和配置Miniconda3,包括下载、安装及环境管理等步骤。 Miniconda是一个轻量级的Python分发版,它与Anaconda相似但安装的预包软件较少,更加注重简洁性。它包括了conda包管理器和Python,并且用户可以使用conda轻松地安装、运行和更新包及环境。因此,Miniconda适合希望最小化安装并且需要快速开始使用的用户。 提到的安装文件名`Miniconda3-py310_23.11.0-2-Linux-x86_64.sh`是针对Linux系统64位架构的一个特定版本的安装脚本。从这个名称中我们可以得知,这是Python 3.10版本,发布日期为2023年11月10日,并且它是Miniconda的第二个发行版。由于这是一个Unix-like系统的shell脚本(通过`.sh`扩展名可以看出),用户需要在Linux系统终端里使用命令如`bash Miniconda3-py310_23.11.0-2-Linux-x86_64.sh`来执行安装。 Miniconda的安装过程通常包括确认许可证协议,选择安装路径及配置环境等步骤。一旦完成安装,用户可以通过conda命令管理Python环境和额外包的安装。与pip不同的是,conda不仅可以处理Python包还可以管理系统级别的依赖项。 标签“conda”、“yolov5”以及“OringePi5”的出现暗示了Miniconda可能用于深度学习项目或者特定设备开发环境中。“yolov5”,一个常用的物体检测模型,很可能在使用conda环境进行部署。而关于OringePi5的信息较少,但可以推断它可能是某个项目的名称或产品名,并且需要在conda环境下运行。 安装Miniconda后的一个重要实践是创建独立的Python环境来避免不同项目间的依赖冲突。例如,为yolov5这样的深度学习模型单独建立一个虚拟环境并在此环境中进行开发和测试是一种常见做法。这样做不仅有助于管理软件包版本问题,还能简化项目的维护工作。 此外,Miniconda还广泛用于科学计算、数据分析及机器学习等领域中安装诸如NumPy, SciPy, Pandas等库以及TensorFlow或PyTorch这样的深度学习框架的环境配置任务。因此,尽管它主要与yolov5相关联,但其应用范围远不止于此。 综上所述,`Miniconda3-py310_23.11.0-2-Linux-x86_64.sh`脚本提供了一个在Linux系统中安装Python 3.10版本的Miniconda的方法。通过这个脚本可以启动使用conda包管理器来创建和管理不同环境以及安装大量数据科学与机器学习相关的库的过程,从而支持深度学习项目及其他计算任务的需求。

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客服
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  • Miniconda3PCUbuntu
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    简介:本文介绍了如何在基于Ubuntu操作系统的个人计算机上安装和配置Miniconda3,包括下载、安装及环境管理等步骤。 Miniconda是一个轻量级的Python分发版,它与Anaconda相似但安装的预包软件较少,更加注重简洁性。它包括了conda包管理器和Python,并且用户可以使用conda轻松地安装、运行和更新包及环境。因此,Miniconda适合希望最小化安装并且需要快速开始使用的用户。 提到的安装文件名`Miniconda3-py310_23.11.0-2-Linux-x86_64.sh`是针对Linux系统64位架构的一个特定版本的安装脚本。从这个名称中我们可以得知,这是Python 3.10版本,发布日期为2023年11月10日,并且它是Miniconda的第二个发行版。由于这是一个Unix-like系统的shell脚本(通过`.sh`扩展名可以看出),用户需要在Linux系统终端里使用命令如`bash Miniconda3-py310_23.11.0-2-Linux-x86_64.sh`来执行安装。 Miniconda的安装过程通常包括确认许可证协议,选择安装路径及配置环境等步骤。一旦完成安装,用户可以通过conda命令管理Python环境和额外包的安装。与pip不同的是,conda不仅可以处理Python包还可以管理系统级别的依赖项。 标签“conda”、“yolov5”以及“OringePi5”的出现暗示了Miniconda可能用于深度学习项目或者特定设备开发环境中。“yolov5”,一个常用的物体检测模型,很可能在使用conda环境进行部署。而关于OringePi5的信息较少,但可以推断它可能是某个项目的名称或产品名,并且需要在conda环境下运行。 安装Miniconda后的一个重要实践是创建独立的Python环境来避免不同项目间的依赖冲突。例如,为yolov5这样的深度学习模型单独建立一个虚拟环境并在此环境中进行开发和测试是一种常见做法。这样做不仅有助于管理软件包版本问题,还能简化项目的维护工作。 此外,Miniconda还广泛用于科学计算、数据分析及机器学习等领域中安装诸如NumPy, SciPy, Pandas等库以及TensorFlow或PyTorch这样的深度学习框架的环境配置任务。因此,尽管它主要与yolov5相关联,但其应用范围远不止于此。 综上所述,`Miniconda3-py310_23.11.0-2-Linux-x86_64.sh`脚本提供了一个在Linux系统中安装Python 3.10版本的Miniconda的方法。通过这个脚本可以启动使用conda包管理器来创建和管理不同环境以及安装大量数据科学与机器学习相关的库的过程,从而支持深度学习项目及其他计算任务的需求。
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    简介:Miniconda3 for Windows提供了一个精简版的Anaconda发行包,旨在为Windows用户快速安装Python及其环境管理工具Conda,便于科学计算和数据分析。 Miniconda3是一个轻量级的软件包和环境管理器,它是Anaconda的一个小型版本。它仅包含conda、Python以及一些必要的其他有用的包如pip和zlib等。作为一个非常迷你的安装环境,Miniconda3专注于提供基本的包管理和环境管理功能。 相比Anaconda,Miniconda3体积较小,适合只需要Python和conda基础功能的用户使用。尽管其容量不大,但它仍能帮助创建、管理和切换不同的Python环境,并解决软件包依赖问题。此外,它还可以用于安装任何类型的软件包,包括非Python类别的包。
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    本教程详细介绍如何在Ubuntu操作系统中安装和配置Kermit软件,以便通过串行端口进行设备通信与调试。适合需要使用串口连接硬件的开发者和技术人员阅读。 本段落主要介绍如何在Ubuntu系统上安装串口终端Kermit。
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    本资源提供Mariadb在Ubuntu系统下的离线安装方案,包含详细步骤和所需文件,适用于网络受限或特定需求环境。 MariaDB是一种开源的关系型数据库管理系统,它源自于MySQL,并由MySQL的创始人Michael Widenius领导的团队开发。在Ubuntu操作系统上安装MariaDB,在没有网络连接或者网络环境不稳定的情况下,可以采用离线安装的方式。本教程将详细介绍如何在Ubuntu系统上进行MariaDB的离线安装。 你需要下载适用于Ubuntu系统的MariaDB安装包。通常,这些安装包分为不同的版本(如10.4、10.5或10.6等),对应不同的稳定性和功能特性。在离线环境下,确保你下载的是与目标Ubuntu系统匹配的版本,并且包含所有必要的文件。 以下是详细的离线安装步骤: 1. **准备安装包**:将下载好的MariaDB安装包上传到你的Ubuntu服务器或者本地计算机上,确保这个位置可以被目标Ubuntu系统访问。 2. **添加存储库密钥**:在有网络连接的环境中执行以下命令来导入MariaDB的GPG密钥: ``` sudo apt-key adv --fetch-keys https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/mariadb/repo/10.4/ubuntu$(lsb_release -cs)pubkey.gpg ``` 如果你无法连接到互联网,你需要手动获取该密钥并将其导入系统中。 3. **创建自定义存储库文件**:在 `etc/apt/sources.list.d` 目录下创建一个新文件(例如:mariadb.list),然后添加以下内容: ``` deb file:pathtodownloadedpackages $(lsb_release -cs) main ``` 这里的`pathtodownloadedpackages`是你存放MariaDB安装包的目录。 4. **更新软件列表**:尝试运行 `sudo apt update` 命令,但由于是离线环境会失败。忽略这个错误,因为接下来我们将直接进行下一步操作。 5. **使用 dpkg 安装 MariaDB**: 使用以下命令手动安装下载的`.deb`文件(例如对于MariaDB 10.4版本): ``` sudo dpkg -i mariadb-server_10.4.x_amd64.deb sudo dpkg -i mariadb-client_10.4.x_amd64.deb ``` 6. **解决依赖问题**:如果安装过程中出现任何错误,使用 `apt-get` 来解决: ``` sudo apt-get install -f ``` 7. **启动MariaDB服务**: 安装完成后,通过执行以下命令来启动MariaDB服务: ``` sudo systemctl start mariadb ``` 8. **设置初始密码**:首次运行后需要为root用户设置一个安全的密码。使用`mysql_secure_installation`命令进行配置: ``` sudo mysql_secure_installation ``` 9. **验证安装成功与否**: 登录MySQL客户端验证MariaDB是否正确安装,执行以下命令并输入之前设定的密码确认登录成功。 ``` mysql -u root -p ``` 离线环境下安装MariaDB虽然较为复杂,但这种方法在没有网络或者网络受限的情况下非常实用。务必确保下载的版本与Ubuntu系统兼容,并且定期更新以获取最新的安全补丁和功能特性。
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    本教程详细介绍如何在Ubuntu操作系统中安装和配置Visual Studio Code(VSCode),帮助开发者快速搭建高效的开发环境。 在Ubuntu上安装VSCode用于开发C/C++程序,并可以安装插件。使用Ctrl+F键进行搜索。
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    本教程详细介绍如何在Ubuntu操作系统上安装Docker,涵盖必要的前提条件、安装步骤及验证方法。适合初学者快速入门。 在Ubuntu 18.04上安装Docker并使用阿里云源可以加快访问速度。 首先,请确保您以root用户登录Linux-Ubuntu系统。然后执行以下命令卸载旧版本的Docker: ``` apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc ``` 确认此操作不会影响其他使用者后,继续安装Docker所需的依赖项: ```shell apt-get update apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl gnupg-agent software- ```