Anaconda

Windows下基于CMake编译配置Caffe/SSD by ChrisZZ, imzhuo@foxmail.com 简要说明 最近需要在Windows下开发，在Windows下基于CMake编译配置了Caffe/PyCaffe，记录一下。 特点： 可以修改caffe依赖库存放目录 可以指定opencv版本 可以用于1080Ti等显卡的正确编译 给出了基于CMake调用Caffe.lib的例子 使用caffe.lib的项目中也可调试到caffe源码中 支持caffe-SSD，包括boost regex报错的正确处理 包括指定python可执行文件路径和多个pycaffe切换 [TOC] 1. 环境说明 系统： Win7/Win10 编译器：Visual Studio 2013 构建器：CMake 3.13 Python: python2.7，用anaconda装的。注意python.exe所在目录放到系统PATH环境变量中。 CUDA： 9.2 （可选） CuDNN：7.0（可选） 终端： cmd窗口 Caffe源码: 官方Caffe的windows分支 。后续考虑SSD代码 2. 配置官方Caffe 2.1 下载Caffe源码和Windows依赖包 Caffe源码 进cmd敲： d: cd work git clone https://github.com/BVLC/caffe

使用anaconda，本来是为了减少装第三方模块依赖出错问题的。 但是，今天发现，也是有坑啊。 首先 import ssl 报错， import _ssl 说DLL load failed 解决办法：用官方的python zip文件包的 _ssl.pyd 替换anaconda中的 _ssl.pyd 文件 1.在anaconda 安装目录找到DLLs/_ssl.pyd文件，改名为_ssl.pyd_bk，作为本分，以防不测。如果是使用了虚拟环境，也要将env中的虚拟环境中的_ssl.pyd替换 2.查看本机的python具体版本，并在 Python的官网 中下载相对应的版本的Python ZIP文件 3.解压，获取zip文件中的_ssl.pyd,并放在相应的anaconda 安装目录（就是_ssl.pyd_bk的目录） 4.import 测试 参考：http://www.pianshen.com/article/6230302890/ 然后接着是 psycopg2 的报错， 我之前的项目是使用pg数据库的，今天在新电脑clone了代码，跑的时候发现没有 psycopg2 想当然的使用conda install psycopg2 了 安装后接着跑代码，发现。。。 网上说换一个编译版，but,已经打不开他们说的网站了。找了一大通无果， 烦躁的我直接 conda uninstall

#1. 前提: 安装前服务器情况,已经安装好了: CUDNN=7.3.0 CUDA=10.0.130 Opencv 2.4.13 相应命令为: cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 opencv版本 pkg-config opencv --modversion #2. 准备caffe, python环境 从 https://github.com/BVLC/caffe 下载caffe, 用unzip命令解压. python我使用的是Anaconda虚拟环境, 最后附上environment_caffe_27.yml文件, 如果需要可以直接使用下面的命令安装,或者手动安装. conda env create -f environment_caffe_27.yml environment_caffe_27.yml文件内容如下,复制重命名即可: name: caffe_27 channels: - defaults dependencies: - backports=1.0=py27_1 - backports.functools_lru_cache=1.5=py27_1 - backports.shutil

第一步 安装Miniconda3 wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh chmod +x bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 一路选择安装好 第二步 设置Conda源为中科大源（必要，不然会因为网速慢无法下载） conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main conda config --set show_channel_urls yes 替换默认镜像源 conda config --set channel_alias https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud 第三步 安装 jupyter notebook conda install jupyter 第四步 安装 xeus-cling conda install xeus-cling -c conda-forge 第五步

1.在pycham官网下载安装软件 https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows 2.我下载的是64位的安装包，现在开始安装 3.下一步，选择安装位置，我不太想用它的默认路径，我建了个Python的文件夹，准备把Python相关的装到这里。 4.根据你电脑的情况进行勾选，我选的是64位、添加路径、和.py文件默认以pycham打开。 5.下一步，安装 6.安装完成！ 补充：还需要安装Python的库Pycham才能运行哦！有两种方式可以实现，一种是安装Python库另一种是安装Anaconda，任选其一即可。 Python库：下载地址 https://www.python.org/downloads/ 最新版本是3.8版本 Anaconda：是Python库的管理软件，已经集成了一部分库，下载地址为： https://www.anaconda.com/products/individual 最新版本是3.7版本 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4264209/blog/4262782

主要变更 已使用 Python 3，安装 python3 组件将提供 Python 3.6 解释器 bind 已升级为 9.11 chrony 已升级为 3.4 自 1503 发行版（abrt>= 2.1.11-19.el7.centos.0.1）开始，CentOS-7 可以直接向 bugs.centos.org 反馈错误，可在http://8nn.co/arXw找到更多关于此功能的数据 如果准备在 Anaconda 采用安全性配置文件，请参阅http://8nn.co/arXv 很多组件已获得重要更新，详情见http://8nn.co/arXu ImageMagick 已从 6.7.8 升级为 6.9.10 缺省的桌面报告已更改，并记载于http://8nn.co/arXs http://mirrors.bfsu.edu.cn/centos/7.8.2003/isos/x86_64/ http://mirrors.huaweicloud.com/centos/7.8.2003/isos/x86_64/ http://mirrors.nju.edu.cn/centos/7.8.2003/isos/x86_64/ http://mirrors.neusoft.edu.cn/centos/7.8.2003/isos/x86_64/ http://mirrors.njupt.edu.cn

上节我们讲到了如何搭建Python环境，这节我们来谈谈怎么运行Python代码 方式一：cmd运行Python Windows+R输入cmd，进入我们上节自己创建的虚拟环境中，输入python，如下的>>>是Python提示符，即告诉你Python已经准备好了，在等着你键入Python指令。 输入代码： print ( " Hello World! " ) 当然，这并不算一个完整的Hello world程序，而是一句打印Hello World的命令，下面我们用文件编译的方式来运行Hello World程序。 在自己方便找到的路径里创建一个项目文件夹（在文件名和文件夹名中，最好使用小写字母，并使用下划线表示空格，这是Python采用的命名约定，例如python_work），运行上节我们安装的Geany，将空文件另存为helloworld.py保存到项目文件夹中,然后输入我们的print代码 回到我们的cmd中，输入下面代码： python helloworld.py 我们的第一个helloworld程序在cmd上运行完成！ 退出Python有以下几种方式：①Ctrl+Z+回车 ②exit() ③quit() 方式二：IDLE(Python GUI) 在Windows搜索栏输入IDLE，直接点击进入。 IDLE是一个Python shell。shell的意思就是“外壳”。基本说来

http://www.cnblogs.com/baiboy/p/django1.html 摘要：Django的学习教程也是分门别类，形式不一。或是较为体系的官方文档，或者风格自由的博客文档，或者偏向实例的解析文档。即使官方文档，章节较多，文字阐述累赘，有时候我们只是关注某个功能用法而已，而自由博文最大的问题是互相抄袭，结构混乱，涵盖面小且错误较为明显。由此，本文结合学习期间资料梳理和项目开发经验，整理出一套较为常用实用的文章。 适用于 新手入门，无论C#，C，java,Python，R等具有任何编程语言基础均可； 想快速了解Django并可以快速开发上手者。 适用于作为资料查询，技术点参考。 几个基本概念 前置条件：假设读者基本Python语言基础，或者具备某种编程语言的基础。你还熟悉web开发环境，懂些css，js，db等。 Django是什么？ Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。采用了MVC的软件设计模式，即模型M，视图V和控制器C。它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的。并于2005年7月在BSD许可证下发布。这套框架是以比利时的吉普赛爵士吉他手Django Reinhardt来命名的。 Django的主要目标是使得开发复杂的、数据库驱动的网站变得简单。Django注重组件的重用性和“可插拔性”

MVC 大部分开发语言中都有MVC框架 MVC框架的核心思想是： 解耦 降低各功能模块之间的耦合性，方便变更，更容易重构代码，最大程度上实现代码的 重用 m表示model，主要用于对 数据库层的封装 v表示view，用于向用户 展示结果 c表示controller，是核心，用于处理请求、获取数据、返回结果 MVT Django是一款python的web开发框架 与MVC有所不同，属于MVT框架 m表示model，负责与数据库交互 v表示view，是核心，负责接收请求、获取数据、返回结果 t表示template，负责呈现内容到浏览器 注册页面展示 Django框架示意图　　MVT T:template 安装虚拟环境的命令: 1.sudo pip install virtualenv #安装虚拟环境 2.sudo pip install virtualenvwrapper #安装虚拟环境扩展包 3.编辑家目录下面的.bashrc文件,添加下面两行 　 　export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs (注意=前后不要加空格) 　　 source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh 4.使用 source .bashrc 使其生效 创建虚拟环境命令: 　　mkvirtualenv -p python3 虚拟环境名

目录 本实验代码已经传到gitee上，请点击查收！ 一、实验目的 二、实验内容与设计思想 实验内容 设计思想 三、实验使用环境 四、实验步骤和调试过程 4.1 基于Logistic回归和Sigmoid函数分类 4.2 基于最优化方法的最佳回归系数确定 4.2.1 梯度上升算法： 4.2.2 测试算法：使用梯度上升算法找到最佳参数 4.2.3 分析数据：画出决策边界 4.2.4 训练算法：随机梯度上升 4.3 示例1：从疝气病症预测病马的死亡率 4.4 示例2：从打斗数和接吻数预测电影类型（数据自制） 4.5 示例3：从心脏检查样本帮助诊断心脏病（数据来源于网络） 4.6 改进函数封装使不同的样本数据可以使用相同的函数封装 五、实验总结 六、参考资料 本实验代码已经传到gitee上，请点击查收！ Logistic_Examples 一、实验目的 学习Logistic回归的基本思想。 Sigmoid函数和Logistic回归分类器。 学习最优化算法--梯度上升算法、随机梯度上升算法等。 运用Logistic回归预测各种实例。 二、实验内容与设计思想 实验内容 基于Logistic回归和Sigmoid函数分类 基于最优化方法的最佳回归系数确定 示例1：从疝气病症预测病马的死亡率 示例2：从打斗数和接吻数预测电影类型（数据自制） 示例3：从心脏检查样本帮助诊断心脏病（数据来源于网络）