Anaconda

有时候，为了使用比较干净的开发环境，或者为了测试一些版本的扩展库，我们可能需要创建虚拟开发环境，在不同的虚拟开发环境中，只安装需要的扩展库，这样可以最大程度上减少不同扩展库之间的兼容性带来的冲突或其他问题。 Anaconda3目前已经成为Python社区人见人爱的一套软件，提供的Jupyter Notebook和Spyder更是让人无法拒绝的Python开发环境，尤其是数据分析和科学计算与可视化领域的科研人员和工程师，更是必备的IDE之一。 为了能够正常使用Anaconda3创建虚拟开发环境，首先最好保证在安装Anaconda3时已经勾选“添加环境变量”，如果没有的话，安装完成Anaconda3之后可以手动添加和配置环境变量。本文以Win10 64位为例，首先打开资源管理器，右键单击“此电脑”，在弹出的菜单中单击“属性”，在弹出的窗口中单击“高级系统设置”，如下图 在弹出的窗口中单击“环境变量”，弹出下面的窗口 在上面的窗口中双击“Path”，弹出下面的窗口，如果没有红色矩形内的几个路径，就单击右侧的“新建”添加新的路径，让Path变量包含下图中红框内的几个路径。 接下来，进入命令提示符cmd环境，执行命令conda create -n pythonTensorflow python=3.5创建一个基于Python 3.5的虚拟开发环境，如下图 然后再执行命令conda

　　由于实验需要，最近获得了一个实验室服务器的账号，平常主要通过 ssh 进行远程登陆进行实验。一方面，远程登录的机器只提供终端界面，一般只通过命令行进行任务操作；另一方面，由于是多人共享服务器，故而个人账号并不具备 root 权限，平时在个人主机上肆无忌惮 sudo 进行操作以及大不了重装的做法显然不太合适。目前遇到的一个问题就是由于缺少 root 权限，无法直接通过包管理工具进行某些软件的安装。这里主要记录的是通过源代码编译的方式在远程登陆的主机上安装所需的如 GNU M4、autoconf、automake 等程序的方法。 0.简介 　　在个人主机上安装程序时，用户可以使用 apt install xxx 命令安装所需要的软件工具( 需要 root 权限，个人用户一般用 sudo 指令即可)，且包管理工具会自动为用户配置好当前待安装的软件所需要的依赖软件，使用起来较为方便和简洁。新安装的可执行文件一般存放在目录 /usr/bin 中( distribution发布者提供的软件 )，而用户自行下载编译安装的软件一般位于 /usr/local/bin ( 非distribution默认提供者提供的软件 )目录下，这些软件相应的头文件等数据则存放在 /usr/include 和 /usr/local/include 文件夹下。由于上述目录位于每个用户的环境变量 PATH 中

1、什么是jupyter notebook 　 jupyter notebook是一种 Web 应用，能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中。它可以直接在代码旁写出叙述性文档，而不是另外编写单独的文档。也就是它可以能将代码、文档等这一切集中到一处，让用户一目了然。 Jupyter这个名字是它要服务的三种语言的缩写：Julia，PYThon和R，这个名字与“木星（jupiter）”谐音。Jupyter Notebook 已迅速成为数据分析，机器学习的必备工具。因为它可以让数据分析师集中精力向用户解释整个分析过程。我们可以通过Jupyter notebook写出了我们的学习笔记。 2、jupyter notebook安装 　　对于新手，这里强力推荐使用 安装Anaconda 进行jupyter安装。Anaconda则是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等，所以也称为Python的一种发行版。可方便地安装Python，Jupyter Notebook以及用于科学计算和数据科学的其他常用软件包。 安装如下： 安装步骤： 1、官网下载 Anaconda 。建议下载Anaconda的最新Python 3版本。 2、按照安装说明一步步安装即可。 值得注意的是，安装步骤中有一个地方需要确认： 　

问题描述： mac笔记本本身会自带几个python版本，比如python2.7版本，我没有改动mac默认的python版本，只是安装了python3.7版本。 使用Pycharm开发Python项目没有遇到什么问题。但是在java项目中调用py脚本的话，就有问题了。我的项目需要将Pycharm开发好的py脚本（多个.py文件），拷贝到java项目中，在java项目（是用IDEA开发工具）中，如果直接是用鼠标右键运行py脚本的话是没有问题的，将py脚本依赖的第三方库直接拷贝到py脚本所在地目录下然后再用java去调用也没有问题，但如果py脚本中导入了python的第三方库，就会有问题，具体表现为java调用后控制台没有任何输出，也不报错。 解决方式主要参考了这篇博客： https://www.cnblogs.com/BlueSkyyj/p/9455955.html 下面是我的mac笔记本中的python环境，重点在于配置正确的python环境PATH变量： B000000067100V:~ v_shiyanjun$ which python /Users/v_shiyanjun/anaconda3/bin/ python B000000067100V:~ v_shiyanjun $ /Users/v_shiyanjun/anaconda3/bin/ python -V Python

使用清华镜像，具体方法如下： from https://blog.csdn.net/ada0915/article/details/78529877 问题：conda无法安装更新，报错内容如下： 参考链接：conda httperror http none none for url none Anaconda更新失败 conda create -n tensorflow python=3.5 Fetching package metadata ....... CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://nanomirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/linux-64/rpodata.json> Elapsed: - An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL. HTTP errors are often intermittent, and a simple retry will get you on your way. ConnectTimeout(MaxRetryError("HTTPSConnectionPool(host='nanomirrors.tuna.tsinghua.edu.cn

在anaconda下安装scrapy库时，报了CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-64/twisted-19.2.0-py37he774522_0.tar.bz2>这个错误，查找到了大佬的帖子： https://blog.csdn.net/ling_xiobai/article/details/78659981 成功安装好了。 具体报错如下： CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https: // repo.continuum.io/pkgs/main/win-64/repodata.json.bz2> Elapsed: - An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL. HTTP errors are often intermittent, and a simple retry will get you on your way. ConnectTimeout(MaxRetryError( " HTTPSConnectionPool(host='repo.continuum.io', port=443):

conda 先前改过源的，一直用着没毛病，今天突然报了错 ： CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://nanomirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/linux-64/rpodata.json> Elapsed: - 1。重新添加清华源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes 提示我url 已经存在 2.删除channels配置文件中部分内容 然而依旧有问题，cat ~/.condarc.bak 看了下url似乎没毛病 3.vim ~/.condarc 发现多了一行 ssl_verify:

在CentOS7服务器端启动jupyter notebook服务，在windows端使用jupyter notebook，服务器充当后台计算云端 在服务器端启动jupyter notebook服务，在windows端使用jupyter notebook，服务器充当后台计算云端 在服务器端启动jupyter notebook (base) [jiangshan@localhost keras]$ jupyter notebook [I 08:37:13.550 NotebookApp] Writing notebook server cookie secret to /run/user/1001/jupyter/notebook_cookie_secret [I 08:37:15.081 NotebookApp] JupyterLab extension loaded from /home/jiangshan/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/jupyterlab [I 08:37:15.081 NotebookApp] JupyterLab application directory is /home/jiangshan/anaconda3/share/jupyter/lab [I 08:37:15.084 NotebookApp]

Anaconda3的安装 1、本地下载anaconda3（Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh），并通过winscp将其上传到群晖的/root/目录下。 2、切换到root目录下（使用root登录putty） cd /root/ 3、在Linux里面 .sh 文件是可执行的脚本文件，需要用命令bash来进行安装 bash ./Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh. sh 4、回车-接受协议，接受协议（yes），输入安装路径（直接回车可使用默认安装路径），操作如下图所示： 5、设置环境变量，其中./bashrc为当前用户有效，可以选择no，（可设置所有用户有效，编辑/etc/profile文件，因为只是固定跑一些版本，此处本人未设置），添加环境变量： export ANACONDA_HOME=安装路径 export PATH=$ANACONDA_HOME/bin:$PATH 最后生效profile文件，验证是否安装成功（#python） jupyter notebook 的设置 >>>设置目标：局域网可访问，且随群晖开机启动 1.使用普通账户登录到putty。 2.打开ipython,生成密码 [root@DS3617xs]# ipython In [ 1 ]: from notebook.auth import passwd In

#< anaconda配置jupyer notebook遇到的问题 - 500 : Internal Server Error > ##问题描述： 我的jupyer notebook是在anaconda上安装的，在配置完新的环境之后launch，能够进入notebook的目录但是无法新建ipynb文件，也无法打开ipynb文件，只要一打开就是500 : Internal Server Error。 于是便上网寻找解决的办法： Stack Overflow：Jupyter Notebook 500 : Internal Server Error 注意：其中给予的代码是在anaconda prompt中输入而非自身的cmd。我一开始刚接触anaconda也不知道里面具体有些什么，不了解纯属正常情况。anaconda prompt就类似于liunx的bash，windows的cmd，输入命令行进行操作。 这个网站上给出了多种解决的方法不仅仅是局限于这一种错误。 但是我反复试验后还是并没有解决的我出现的问题，后来又经过了许久，才突然发现是在更改的时候忘记把环境换成自己的环境而依旧是在base环境下进行的操作，打开又是在新环境下的操作，所以才会有这样的错误。 ##如何用anaconda prompt切换环境 打开anaconda prompt 输入命令： activate [your