GraphLab Create、anaconda安装的是时候报Failed to create Anaconda menus

高速数字信号硬件设计:灵巧手方向核心技能与实战解析 在机器人产业加速演进的今天,灵巧手等高自由度末端执行器对硬件电路设计提出了更高要求。传统硬件工程师熟悉功能、功耗与EMC,而灵巧手设计还需在极小空间内融合多路电机驱动、高速数字接口与微弱模拟信号采集。信号完整性与电源完整性成为决定系统稳定性的关键:信号上升沿决定有效带宽,阻抗匹配、回流路径和去耦策略直接影响通信质量与抗干扰能力。从阻抗计算、等长设计到FPC布线,再到电源预算与纹波抑制,这些高速数字信号设计基础原理不仅适用于服务器主板,更是灵巧手控制器开发与调试的必修课。本文面向从事机器人硬件、嵌入式系统与电 阅读详情

我的anaconda使用的是命令行安装的,但是每次快安装结束的时候报Failed to create Anaconda menus

我是一个Python的小白,跟着教程安装GraphLab Create,教程上就2分钟就安好了,我卸了多次之后终于成功。

1.电脑环境

1.windows10,64位
2.python小白,从没有接触过python,也没装过python、anaconda

1.安装Python2.7

在官网上下载Anaconda2 v4.0.0 (64-bit).
1.关闭自己的杀毒软件:比如360。点击Anaconda2-4.0.0-Windows-x86_64.exe以管理员运行。
2.Install for:选择Just Me
3.Choose Install Location:可以更改文件安装位置:我的:F:\Software\Anaconda2
4.Advanced Options:2个都选上(记得自己电脑里的环境变量的名字不能太多,要删掉一些,安装之后再复制过来),选上第一个之后,系统会自动咋PATH中加上Anaconda的路径,然后可以在才可以使用cmd中的conda等命令,否则报’conda’没有改命令
在这里插入图片描述5.这样就可以一直到结束了。我特别点一下:我之前安装的时候每次都剩最后一点就能安装成功,然后确保Warning,打开报错的日志launcher-install-log.txt
日志的上边
Did not find a broken “gl-env” environment.

Creating conda environment “gl-env”.
Fetching package metadata:
Solving package specifications: .
Using Anaconda Cloud api site https://api.anaconda.org
Error: Dependencies missing in current win-64 channels:
日志的下边
WARNING: could not import _license.show_i
try:
#$ conda install -n root _license
在这里插入图片描述这个原因就是我的环境变量PATH(用户变量和系统变量里边的PATH)里的path太长造成的:(这里土槽一下,网上有人说边系统变量的一些path移动到上边的用户变量的path里就可以了。写这个博客的人是不是傻,系统去搜索路径的时候,这两path都要查找一下,直到找到为止。你把系统变量搞到用户变量相当于没减少path的长度)
在这里插入图片描述6.Graphlab create的安装顺序
在这里插入图片描述6.1打开cmd,
C:\Users\Administrator>conda -V
conda 4.0.5 #说明path起作用了
6.2
C:\Users\Administrator>conda create -n gl-env python=2.7 anaconda=4.0.0
Using Anaconda Cloud api site https://api.anaconda.org
Fetching package metadata: …
Solving package specifications: .
Error: Dependencies missing in current win-64 channels:

  • anaconda 4.0|4.0.0* -> scipy 0.17.0 np110py27_0 -> blas * mkl
    报错,先install pip
    6.3
    C:\Users\Administrator>conda install pip
    C:\Users\Administrator>conda create -n gl-env python=2.7 anaconda=4.0.0
    C:\Users\Administrator>activate gl-env
    (gl-env) C:\Users\Administrator>conda update pip
    报错:
    PackageNotInstalledError: Package is not installed in prefix.
    prefix: F:\Software\Anaconda2\envs\gl-env
    package name: pip
    。。。
    You are using pip version 9.0.1, however version 19.0.3 is available.
    You should consider upgrading via the ‘python -m pip install --upgrade pip’ command.

(gl-env) C:\Users\Administrator>python -m pip install --upgrade pip
6.4
(gl-env) C:\Users\Administrator>cmd install graphlab-create
DEPRECATION: Python 2.7 will reach the end of its life on January 1st, 2020. Please upgrade your Python as Python 2.7 won’t be maintained after that date. A future version of pip will drop support for Python 2.7.
Cannot uninstall ‘certifi’. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.
最后还是没成功,准备卸载再试一遍

基于OpenCV C++实现工业级形状模板匹配:仿Halcon SBM算法全解析 在计算机视觉和工业自动化领域,模板匹配是一项基础且关键的技术,用于在图像中定位已知目标。其核心原理是通过计算图像区域与预设模板之间的相似度来识别目标位置。传统的基于灰度值的匹配方法对光照变化敏感,鲁棒性不足。而基于边缘梯度方向的形状匹配技术,通过计算轮廓梯度方向的一致性进行相似度度量,从根本上提升了对光照变化的鲁棒性,并支持目标的旋转与缩放,技术价值显著。这项技术广泛应用于工业视觉检测、机器人引导、PCB定位等对精度和稳定性要求极高的场景。本文聚焦于使用开源OpenCV库,从底层仿照Halcon的Shape 阅读详情

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xiaohanwang
博客等级 码龄10年 2粉丝 5原创
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