conda

1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍 很多人学习python，不知道从何学起。 很多人学习python，掌握了基本语法过后，不知道在哪里寻找案例上手。 很多已经做案例的人，却不知道如何去学习更加高深的知识。 那么针对这三类人，我给大家提供一个好的学习平台，免费领取视频教程，电子书籍，以及课程的源代码！ QQ群：1097524789 Anaconda是什么 1 最著名的Python数据科学平台 2 750流行的Python&R包 3 跨平台：windows,Mac,Linux 4 condaL:可扩展的包管理工具 5 免费分发 6 非常活跃的社区 复制代码 Anaconda的安装 1 下载地址：http s://www.anaconda. com/download/ 2 检验是否安装成功 cd ~/anaconda anaconda bin/conda -- version 复制代码 Conda的Environment管理 1 创建一个新的environment conda create --name python34 python=3.4 2 激活一个environment activate python34 # for Windows source activate python34 # for linuc & Mac 3 退出一个environment

https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006383008&share=2&shareId=400000000398149 （博主录制） (原创声明，转载引用需要指明来源) 以windows10系统为例，打开电脑左下角菜单，点击Anaconda Prompt(Anaconda3)，建议用管理员身份运行，避免一些安装第三方模块时发生权限不足问题。 接着弹出一个黑色窗口，我们输入pip install 模块名。例如我想安装xgboost模块用于建模，就输入pip install xgboost。 另一种方式是输入conda install xgboost。conda是一种通用包管理系统，是想要构建和管理任何语言的任何类型的软件。因此，它也适用于Python包。Pip代表Pip Installs Packages，是Python的官方认可的包管理器，最常用于安装在Python包索引（PyPI）上发布的包。pip是Python包的通用管理器； conda是一个与语言无关的跨平台环境管理器。对于用户，最显着的区别可能是这样的：pip在任何环境中安装python包; conda安装在conda环境中装任何包。使用conda install 包的时候，默认是装在root环境下的。如果初学者不清楚哪种安装方式更好

学习python和人工智能的相关课程时安装了Anaconda3，想在Jupyter notebook中归纳整理笔记，为了方便日后查找想安装目录(Table of Contents, TOC)插件，查找了安装方法，但在 jupyter_contrib_nbextensions插件安装过程中遇到很多问题， 版本信息：Anaconda3-2020.02（python3.7），本人操作系统Win7旗舰版 64bit 尝试多种安装方法，整理如下： 一、安装Jupyter notebook extensions 方法一：使用conda安装 conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions （剩下一项反复安装失败，进度始终在 10%--50%左右，更换另一种方法。） 方法二：使用pip3安装 pip3 --default-timeout=100 install jupyter_contrib_nbextensions -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 分别通过豆瓣、清华源下载安装，总是卡在下图这个地方超时。 方法三：从下面网站下载了jupyter_contrib_nbextensions的 tar.gz包，安装 https://github.com/ipython

python的一些基础操作,但又不经常使用,容易忘记,每次都要现查找,记下来方便使用 python基础操作 更新第三方包 pip instal --upgrade XXX pip升级 python -m pip install --upgrade pip 安装软件有setup.py python setup.py install 安装whl pip install xxx.whl 卸载whl pip uninstall xxx whl离线下载 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pycld2 自动获得环境依赖 pip freeze > requirements.txt (当前环境所有的包) 自动安装环境依赖 pip install -r requirements.txt 自动获得当前项目依赖(仅项目依赖的包) 安装 pip install pipreqs 进入项目根目录 pipreqs ./ 更改源 阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/ 清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu

1 github下载需要该项目源代码 ctrl+t //打开终端 sudo apt install git//安装git //git clone + github远程仓库地址 git clone https://github.com/amoudgl/pygoturn 嫌弃麻烦的小伙伴直接下载我上传的 资料 2 环境配置 2.1虚拟环境 为了方便，首先配置一下虚拟环境： 虚拟环境（virtual environment），顾名思义是虚拟出来的环境，通俗来讲，可以借助虚拟机，docker来理解虚拟环境，就是把一部分内容独立出来，我们把这部分独立出来的东西称作“容器”。在这个容器中，我们可以只安装自己所需的依赖包，而各个容器之间相互隔离，互不影响。 比如说，以个人为例，我需要在实验室工作站上使用3.x版本的python，以及相应版本的一些库，而另一同学需要使用2.x版本的python，以及其它版本的一些库。如果使用同一环境，那么在进行不同实验的时候，就需要对相应的库进行更新卸载安装等操作，将会十分不便。而使用虚拟环境的话，就可以创建两个环境，在各自的环境中配置各自所需的库，这样在进行实验的时候只需要在自己的虚拟环境下进行即可，不会产生冲突。 2,1,1虚拟安装环境 sudo pip install virtualenv #其中virtualenv是一个创建独立python环境的工具。

问题： I know pip is a package manager for python packages. 我知道 pip 是python包的包管理器。 However, I saw the installation on IPython's website use conda to install IPython. 但是，我看到IPython网站上的安装使用 conda 来安装IPython。 Can I use pip to install IPython? 我可以使用 pip 来安装IPython吗？ Why should I use conda as another python package manager when I already have pip ? 当我已经拥有 pip 时，为什么我应该使用 conda 作为另一个python包管理器？ What is the difference between pip and conda ? pip 和 conda 什么区别？ 解决方案： 参考一： https://stackoom.com/question/1Q5gS/pip和conda有什么区别 参考二： https://oldbug.net/q/1Q5gS/What-is-the-difference-between-pip-and-conda 来源：

网址： deepinsight / insightface 环境准备： （1）GPU，由于要用到GPU，所以GPU的环境比较重要。先要安装GPU的驱动，相应的教程，我在前几篇博客里写到，这里不再说明。 需要说明的是，如果你换过内核版本了，有些内核源码没有，CUDA10，9之间的区别，你需要重新安装内核DEV版本，这样在安装GPU驱动的时候，就会源码可以被驱动使用，这样才可以成功安装GPU的驱动。 （2）使用anaconda . 一般情况下，我们安装2.7. 需要其它环境，再安装。 在很多机器学习的教程里，我们看到了它使用2.7. 比如这个insightface的工程，其实可能是最初始的时候，他使用了2.7，但后来，很多优秀的模块构建在新的版本之上 ，其它很多依赖的环境都变化了； 但也不能最新3.7，因为很多要用的模块都还来不及构建。 所以比较合适的选择是3.6. conda install 在无法找到要安装的模块时，anaconda search -t conda 去寻找；注意选择与你环境相符合的版本。 当然如果你选择了3.6，一般情况下都是有的。 环境非常重要，足可以让你浪费很长的时间，做到如上两点，应该可以清晰搞定环境 。 工程理解 https://github.com/deepinsight/insightface.git 对于工程的理解

作者|Marcelo Rovai 编译|VK 来源|Towards Data Science 免责声明 本研究是为X光图像中COVID-19的自动检测而开发的，完全是为了教育目的。由于COVID-19没有经过专业或学术评估，最终的应用并不打算成为一个准确的用于诊断人类的COVID-19的诊断系统，。 介绍 Covid-19是由一种病毒（SARS-CoV-2冠状病毒）引起的大流行性疾病，已经感染了数百万人，在几个月内造成数十万人死亡。 据世界卫生组织（WHO）称，大多数COVID-19患者（约80%）可能无症状，约20%的患者可能因为呼吸困难而需要住院治疗。在这些病例中，大约5%可能需要支持来治疗呼吸衰竭（通气支持），这种情况可能会使重症监护设施崩溃。抗击这一流行病的关键是快速检测病毒携带者的方法。 冠状病毒 冠状病毒是引起呼吸道感染的病毒家族。这种新的冠状病毒病原体是在中国登记病例后于1919年底发现。 它会导致一种名为冠状病毒（COVID-19）的疾病。 1937年首次分离出人冠状病毒。然而，直到1965年，这种病毒才被描述为冠状病毒，因为它在显微镜下的轮廓看起来像一个树冠。在下面的视频中，你可以看到SARS-CoV-2病毒的原子级三维模型： X光 近年来，基于计算机断层扫描（CT）的机器学习在COVID-19诊断中的应用取得了一些有希望的成果。尽管这些方法取得了成功

1、问题： 　　在Windows家庭版下安装了docker，并尝试在其中运行jupyter notebook等服务，但映射完毕之后，在主机的浏览器中，打开localhost:port无法访问对应的服务。 2、问题出现的原因： The reason you’re having this, is because on Linux , the docker daemon (and your containers) run on the Linux machine itself, so “localhost” is also the host that the container is running on, and the ports are mapped to. On Windows (and OS X), the docker daemon, and your containers cannot run natively, so only the docker client is running on your Windows machine, but the daemon (and your containers) run in a VirtualBox Virtual Machine, that runs Linux. 因为docker是运行在Linux上的