orDream的博客

目录anoconda 使用过程中基本问题概览anaconda 使用相关查看版本：查看已有的虚拟环境：升级检查版本：切换(激活)环境：退出环境：删除虚拟环境：（不要乱删，特别是base）下载速度慢清华源地址通过代理下载`pip` 可安装的包通过 `conda` 却不一样安装时指定仓库永久配置额外仓库jupyteranoconda 使用过程中基本问题概览写在前面: 根据以往经验一个字一个字的认真写的, 所以不妨点个赞然后再拿走…anaconda 使用相关查看版本：conda --version

匹配数字和小数import recontent = " 2: 764.509766, 764.509766 avg loss, 0.000000 rate, 1.517984 seconds, 64 images, -1.000000 hours left"g = re.findall(r'-?\d+\.?\d*e?-?\d*?', content) # 匹配数字和小数display(g)['2', '764.509766', '764.509766', '0.000000', '1.5179

Jupyter_notebook 系列问题推荐阅读Last, First. (2021) jupyter notebook 获取文件名字_orDream的博客-优快云博客. Retrieved March 17, 2021, from https://blog.youkuaiyun.com/orDream/article/details/110150196Winsw. (2021) 在windows下通过winsw将程序注册为服务实现开机自启_orDream的博客-优快云博客. Retrieved Marc

jpyter_notebook 多环境切换问题尝试 jupyter notebook 开机自启动，但是启动的确实默认的 base huanjing。方案在默认的环境下安装 nb_conda_kernelsconda install nb_conda_kernels环境查看python -m nb_conda_kernels.install -v --enablepython -m nb_conda_kernels listjupyter kernelspec listRe

#常用的：import psutilimport osinfo = psutil.virtual_memory()print('内存使用：',psutil.Process(os.getpid()).memory_info().rss)print('总内存：',info.total)print('内存占比：',info.percent)print('cpu个数：',psutil.cpu_count())内存使用： 8901476352总内存： 13653557248内存占比： 50.

1.平台要求Supervisor已经过测试，并且可以在Linux (Ubuntu 9.10), Mac OS X (10.4/10.5/10.6), and Solaris (10 for Intel) and FreeBSD 6.1上运行。在大多数UNIX系统上，它可能会正常工作。Supervisor 完全不会 支持在任何Windows版本下运行。Supervisor旨在在Python 3版本3.4或更高版本以及Python 2版本2.7上工作。2.安装1：easy_install 安装：ea

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 双变量的直方图# 颜色越深频率越高# 研究双变量的联合分布x = np.arange(2).reshape(-1,1)y = np.arange(2,4).reshape(-1,1)z = np.hstack([x, y]) # 横向连接两个矩阵ax1 = plt.imshow(z)plt.colorbar()plt.xlabel('activities')plt.ylabe

打开 jupyter notebook查看快捷键 Shift-Tab: tooltip，然后我在编辑模式下，不断地按就是不能弹出提示查看终端 log，发现 [W 11:08:54.455 NotebookApp] 404 GET /nbextensions/widgets/notebook/js/extension.js?v=20200315110835 (::1) 16.19ms refe...

看到别人代码里，有时候使用request.Session对象调用Web API：client = requests.session()resp = client.get(url='...')有时候又是这样的，直接调用：resp = requests.get(url='...')这两种使用方法到底有何区别呢？这就需要从会话谈起了。在后台，为每个请求requests.get()创建一...

最近，我在 ubuntu 下跑神经网络，用了conda 虚拟环境，但是不知为何，import 时却并不是我的虚拟环境中的包！！！纳尼，开什么国际玩笑，anaconda 那么强，怎么会存在这个问题呢？然后我在网上找各种教程，并没有解决我的问题。不得已，只好从 python 载入包的机制入手看一下了。我的问题是：当我 import 的时候，总是载入了一个 /home/username/.lo...

class test: def __len__(self): return 888 def __getitem__(self, item): return '来自于：class-> __getitem__'t = test()print(len(t))print(t['1'])>> 888>> 来自...

今天在做关于 python3 中的 isinstance 实力类型判断的时候，发现 python版本不同用法有很大差异，导致调错很久才解决问题。特将一些区别与联系写于此文以供后续查看。python2/3 中关于字符串、文件等类型差异很大，下面分别举例说明：1、文件操作相关# python2f = open(r'./text.txt', 'r')type(f)>>...

这一篇文章较早被作者写出，最早是在2016年7月24日。因为最近要用到对称矩阵，因此翻译过来以备后续回顾。在计算机科学中，对称矩阵可用于存储对象之间的距离或表示为无向图的邻接矩阵。与经典矩阵相比，使用对称矩阵的主要优势在于较小的内存需求。在这篇文章中，描述了这种矩阵的Python实现。介绍在对称矩阵中，是等同于的。由于这个特性，一个的对称矩阵需要存储的也仅仅是个元素...

概览：学习创建时间预测序列的步骤额外关注 Dickey-Fuller test & ARIMA(自回归移动平均) 模型从理论上学习这些概念，以及它们在python中的实现介绍时间序列(从现在开始称为TS)被认为是数据科学领域中不太为人所知的技能之一(就连我几天前也对它知之甚少)。我开始了一段新的学习旅程，学习解决时间序列问题的基本步骤，现在我和大家分享一下。这些绝对会帮助你在...

 sudo apt-get install apache2### 配置 python 解析# 安装mod_pythonsudo apt-get install libapache2-mod-Python# 配置：# 1. 在 /etc/apache2/mods-available/ 下新建一个文件python.conf，输入如下内容<Directory /var/ww...

准备软件:基于python2.7：Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh tensorflow-1.12.0-cp27-none-linux_x86_64.whl tensorflow_gpu-1.12.0-cp27-none-linux_x86_64.whl cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb...

#coding:utf-8import cv2import osimport numpy as npfrom PIL import Image, ImageDraw,ImageFontimport globfps = 10 #保存视频的FPS，可以适当调整#可以用(*'DVIX')或(*'X264'),如果都不行先装ffmepg: sudo apt-get install...