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我也要
平常在终端输入python 则默认会是会用系统自带的python2
如果想用最新的python版本，则可输入python3
所以修改一下python的默认版本
打开配置文件
查询python3的安装路径
在bash_profile文件中增加
然后 终端中重新读取.bash_profile文件即可
搞定
opencv图像去畸变
opencv图像去畸变
Mac配置python环境
先按esc键退出插入模式，再按 : 进入底行模式 再输入 wq 保存退出。在安i进入插入模式（就可以编辑文件了）到此python环境就配好了。
网络安全 —— 实验（基于华为eNSP模拟器）
8. 实验八 —— 通过路由的远程管理（基于实验七的基础配置）8. 实验八 —— 通过路由的远程管理（基于实验七的基础配置）6. 实验六 —— 交换机的远程控制（直接控制和间接控制）6. 实验六 —— 交换机的远程控制（直接控制和间接控制）5. 实验五 —— 将交换机作为PC端通过交换机相连。5. 实验五 —— 将交换机作为PC端通过交换机相连。4. 实验四 —— 两个PC机通过两台交换机相连。2. 实验二 —— 两个PC机通过交换机相连。2. 实验二 —— 两个PC机通过交换机相连。
如何在mac电脑终端中输入“python”来启动python
如何在mac电脑终端中输入“python”来启动python编译器
vmware虚拟机网络连接问题
主机:ubuntu14.04 Vitual Network Editor
端侧部署与优化：让 AI 真正走进现实生活的关键技术
AI 的开发流程分为 “训练” 与 “推理” 两大阶段。在训练阶段，科研人员依托云端海量数据和高性能 GPU 算力，构建出精度优异的 AI 模型 —— 比如能识别 1000 种物体的图像分类模型、能理解人类语言的自然语言处理模型。但这些在云端 “战绩斐然” 的模型，若直接应用到现实场景中，却会面临三大 “落地困境”。从云端到端侧，从模型压缩到硬件适配，端侧部署与优化技术解决了 AI 落地的核心难题，让 AI 不再是实验室里的 “高精尖技术”，而是融入日常生活的 “实用工具”。
MacBook 安装多版本Python和版本切换详解
本文详细讲解了如何在macbook电脑上通过homebrew安装多版本python，以及如何切换多版本，在不同项目使用不同版本python。
保姆级教程：用杰理701N可视化SDK搞定ANC降噪配置（从工具到代码全流程）
本文提供了一份详细的杰理701N可视化SDK配置ANC降噪功能的教程，涵盖从开发环境搭建到代码集成的全流程。通过图形化工具和代码示例，帮助开发者快速掌握ANC参数配置技巧，优化降噪效果，解决常见问题。
MacOS的 python2 和 python3 版本切换方法大全
一、简单方式，修改 alias（范围仅限于Terminal） 1、检查环境变量 （可不用设置） 新开一个 terminal 窗口，输入如下命令打开.bash_profile： $ vi ~/.bash_profile 检查是否存在如下设置，如果没有则添加： # Setting PATH for Python 2.7 # The original version is saved in .bas...
【全网首发】2026华为OD双机位C卷 机考真题题库含考点说明以及在线OJ （Java）
如果你收到的是双机位C卷考试通知，需要针对性地调整备考策略。自2025年11月19日起，华为OD机试已正式从双机位A卷切换至。复杂度明显提升，需要组合多个算法点。题面相对简单，直接考查编程基本功。考查问题分析、算法选择和优化能力。通常为1-2个核心算法点的应用。
【用unity实现100个游戏之7】实现一个类《杀戮尖塔》的卡牌回合制游戏（附项目源码）
【用unity实现100个游戏之7】实现一个类《杀戮尖塔》的卡牌回合制游戏（附项目源码）
Mac修改默认Python版本
1.安装Python 3 2.查看Python3 安装路径 打开终端，输入which python3，查看路径/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3 3.打开配置文件 open ~/.bash_profile 4.写入外部环境变量 export PATH=${PATH}:/Librar...
大厂面试级C#上位机完整项目（终极版）：工业级Modbus协议封装 + 标准多线程采集 + 全链路异常处理
（Modbus统一通信接口）、（采集服务接口）职责：定义所有核心操作的标准接口，屏蔽底层差异（RTU/TCP、串口/TCP），面向接口编程的核心体现。新增协议/采集方式，只需实现接口，核心代码零改动。/// 自定义Modbus通信异常类 - 大厂标准，区分通信异常和其他异常/// 包含异常信息+内部异常，可溯源完整错误堆栈，面试必写本次项目是对标大厂工控上位机岗位的终极版实战项目，所有代码、架构、设计都遵循大厂标准，覆盖了面试官考察的所有核心考点✅ 纯手写Modbus协议，体现你对协议底层的吃透。
mac M1小白 关于修改mac终端上的默认python版本（zsh）
mac是自带python2.7版本的， 官网下载了python3.9社区版， 在未更改默认路径前，终端默认输入python启动的是2.7版本而非3.9版本。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
老版QQ原生表情gif动态
这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。
更改MAC中Python默认版本
更改 MAC 终端调用中python默认版本为3.x 下载想要的python版本，如3.7.0并安装（自行百度） 在终端中用命令打开 .bash_profile文件 open ~/.bash_profile 修改.bash_profile文件内容，安装好之后默认应该显示下图内容，比如我安装了3.6.7和3.7.0版本，选择自己想设置的版本，在文件中添加别名 alias python="/...
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
Mac下终端 pip及 Python 配置
Mac两个bin目录 相同点 /usr/bin和/usr/local/bin都是用来存储终端命令二进制文件或者命令的软链接 这两个bin目录都是已经包含在环境变量里的目录，程序放在里面或者链接到里面命令就可以在终端里直接执行。 不同点 Mac的/usr/bin目录是不允许增删文件的; /usr/local/bin增删文件来实现在终端里直接运行，只需要有管理员权限。 注意搜索目录时最前面的”/”不能缺少 Mac的终端的用户可配置文件 可配置文件根据终端类型分为两种，这些文件都是隐藏的，语法结构相
Devexpress16.2.6破解工具
Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具
mac自带python版本怎么更换_在MAC中更改默认Python版本,Mac,的,python
Mac中更改默认的python版本问题出现在终端中输入 python 出现yilk@yilkdeMacBook-Pro ~ % pythonWARNING: Python 2.7 is not recommended.This version is included in macOS for compatibility with legacy software.Future versions of...
mac下使用HomeBrew更改python版本
早上突然发现自己mac环境下的python3.6创建的虚拟环境无法使用了,报下面的错误 /Users/icsoc/.virtualenvs/ctirandomdatatest/bin/python /Users/icsoc/work/code/bi-python/alert_check/check.py dyld: Library not loaded: @executable_path/../....
Mac M1如何更改默认的python版本
问题描述，因为python2.7在以后会不推荐使用所以，而Mac默认的python版本是2.7，所以我们需要更改自己的python版本 一、先在终端上输入python查看自己的默认的python版本 二、查看他的路径；在终端上输入：which python 三、如果已经安装了其他版本的python，在终端上输入自己所下载的python版本，例如：python3 四、查看自己下载的python3的路径：which python3 得到路径假设为：/usr/bin/python3 五、修改默认python版本，
Mac 将终端的python默认改成3.7版本
参考博客： https://www.jianshu.com/p/deb70bd6a555 https://www.cnblogs.com/mokey/p/3542389.html https://www.jianshu.com/p/d3c1d9fa4d8e https://www.cnblogs.com/zhangjingkun/p/11646385.html 先用brew install pyt...
Mac查找python安装路径与pycharm上对应更改版本
Mac 查找python上安装路径以及更改pycharm上对应的python版本。
Mac OS修改默认的python运行版本
修改mac默认的python运行版本 在阅读了一些大神的修改方式之后，自己尝试了并且执行，修改了Mac在终端使用python执行，python运行为最新版本。总结的步骤如下： 1.在终端使用 which python 找到最新的python版本所在的路径,比如 2.接着执行 open ~/.zshrc 我这里默认的shell运行是zsh，如果不一致，可以参考https://blog.youkuaiyun.com/qq_32590631/article/details/93640599?ops_request_m
Mac os更改python版本
1. 先查看系统中存在的python版本，mac os默认python版本为2.xx #python 2.xx python --version #python 3.xx python3 --version #查看python所在目录 which python which python3 2. 在目录下~/.bash_profile添加如下一句话，然后crl+x之后输入Y保存 #打开...
如何修改mac终端默认运行的python版本为3.8
Mac版本的Python默认是2.7，安装高版本后需要修改为新安装的版本。 1. 首先打开终端 输入下面的命令打开配置文件 open ~/.bash_profile 2. 在配置写入python的外部环境变量（本人的版本是3.8） export PATH=${PATH}:/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.8/bin ...
mac自带python版本怎么更换_mac设置python版本切换，和设置python默认版本
Mac中python多版本切换$ sudo vi ~/.bashrcshell中输入alias python2=’/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.x/bin/python2.x’alias python3=’/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.x/bin/python3.3....
mac设置python版本切换，和设置python默认版本
Mac中python多版本切换 $ sudo vi ~/.bashrc shell中输入 alias python2=’/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.x/bin/python2.x’ alias python3=’/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.x/bin/...
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