pip

学习资料: 官方关于 Tensorflow 安装的 说明 安装 Tensorflow 时需要注意的几点: MacOS, Linux, Windows 系统均已支持 Tensorflow 确定你的 python 版本 你的 GPU 是 NVIDIA, 就可以安装 GPU 版本的 Tensorflow; 你的 GPU 不是 NVIDIA 也没有关系, 安装 CPU 版本的就好了. 树莓派上安装tf的教程翻看往期历史纪录 安装 Tensorflow Tensorflow 的安装方式很多. 比如官网提供的: Pip 安装 Virtualenv 安装 Anaconda 安装 Docker 安装 从安装源 安装 这节内容使用 pip 在每个系统的安装方式: Linux 和 MacOS CPU 版 GPU 版 Windows 测试 更新 Tensorflow Linux 和 MacOS 本文将提到第一种最简单的安装方式, pip 安装. 使用 pip 安装的时候要确保你的 pip 已经存在于你的电脑中. 如果还没有安装 pip. 你可以在 Terminal 窗口中运行这个: # Ubuntu/Linux 64-位 系统的执行代码: $ sudo apt-get install python-pip python-dev # Mac OS X 系统的执行代码: $ sudo easy

出现这个问题，有几种解决办法，可以调低一下keras的版本，比如： pip install keras==2.1 不过还有个更方便的方法，从错误可知softmax中不包含axis这个参数，那么把axis参数替换成dim就可以了。源代码是这样的： def softmax(x, axis=-1): """Softmax of a tensor. # Arguments x: A tensor or variable. axis: The dimension softmax would be performed on. The default is -1 which indicates the last dimension. # Returns A tensor. """ return tf.nn.softmax(x, axis=axis) 更改成这样： def softmax(x, axis=-1): """Softmax of a tensor. # Arguments x: A tensor or variable. axis: The dimension softmax would be performed on. The default is -1 which indicates the last dimension. # Returns A tensor. """

下载： 1、由于webrtc 源码在 墙外，所以需要科学上网（自行解决）。当然现在webrtc 有国内的镜像地址：https://webrtc.org.cn/mirror 内附编译下载教程自行查阅（下载后只包含M79 和最新的master 分支），由于个人项目需要M72 版本，所以需要科学上网。 2、需要在windows 上安装git(version 2.23.0.windows.1)，然后配置环境变量，后续需要在 “命令提示符” 中使用 3、下载depot_tools git clone https://chromium.googlesource.com/chromium/tools/depot_tools.git 下载depot-tools之后解压，把解压目录设置到环境变量里面 （PATH） 环境变量中添加下面两项 DEPOT_TOOLS_WIN_TOOL_WIN_TOOLCHAIN = 0 4、下载WebRTC源码 创建文件夹 $mkdir webrtc_wins $cd webrtc_src 获取源码 $fetch --nohooks webrtc $gclient sync 将分支定位到m72 $cd src $git checkout -b m72 refs/remotes/branch-heads/72 $gclient sync 编译 1、编译前需要配置一下环境

0x00 前言 具有一定规模的公司都会有自己的机房，当网络规模和硬件系统到达一定程度，就需要跟进各种安全预警防护手段，而蜜罐系统就是一种常见的防护手段之一，蜜罐主要是通过在网络环境当中，用虚拟各种真实服务的守护进程，去模拟各种常见的应用服务，比如http、mysql、FTP服务等。 一般情况下，蜜罐系统是模拟出来的服务，不具备提供真实服务的能力，比如有蜜罐监听的ftp端口21，但21端口其实只是一个空的监听，不能提供FTP服务，并且己方人员，知道蜜罐是一个报警装置，不会去刻意访问，只有不明身份的攻击者才有可能去访问蜜罐进行漏洞尝试探测。 简单说，蜜罐就是利用模拟真实服务的支技术手段，欺骗黑客让其误认为蜜罐就是真实服务，然后诱其攻击，取得攻击者的攻击Payload，攻击手段及相关威胁信息，第一时间告诉资产拥有者。 如果有人对蜜罐进行了大量的针对性操作，并且访问操作的Payload属于攻击数据，我们可以用蜜罐的报警日志，判断这个可能是一个可可疑的攻击行为，或是误碰蜜罐行为，虽然服务不是真实的服务，但攻击的的渗透Payload数据都是真实的。 一般可以在网络环境中，通过交换机的端口聚合技术，在一台机器上创建多个网段的IP，将流量引入集中到一台机器上，然后在这台机器上部署各个IP的监听，理想的状态下是可以提供这种机制的，如果不行也可以通过树莓派等手段，创建蜜罐

【pre:】 CentOS release 6.10 |Python 2.6.6 step1:安装 git #yum install git step2:安装依赖 yum install gcc python-devel zlib-devel zlib openssl openssl-devel setp3:pip安装(python2.6安装pip) #wget https://bootstrap.pypa.io/2.6/get-pip.py #python get-pip.py step4:沙盒安装 #pip install virtualenv step5:下载&安装python2.7 #wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.8/Python-2.7.8.tgz # tar xvf Python-2.7.8.tgz #cd Python-2.7.8 # ./configure --prefix=/usr/local/python/py278/ --with-zlib # make && make install step6:安装主程序依赖twist #cd /opt # virtualenv py278 --python=/usr/local/python/py278/bin/python2.7 # . py278/bin

在pip install 的时候出现下面的错误 error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with "Build Tools for Visual Studio": https://visualstudio.microsoft.com/downloads/ 图片如下 这里需要安装 Microsoft visual c++ 14.0 Microsoft visual c++ 14.0 Microsoft Visual C++ Build Tools 2015 安装完成后，就可以下载了 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/2318885/blog/4554919

1.安装 距离我之前的 Mayavi入门 的帖子差不多两年了，最近需要用到Mayavi来作图。因此重新安装一下（之前如果安装过想更新最新版本的话，最好卸载干净，不然会有各种想象不到的问题） 1. 安装python 2，安装PyQt5，事实上Mayavi官方说支持PyQt4，Pyside，Pyside2等UI框架 pip install PyQt5 3，安装Mayavi，最新的版本是4.7版本，pip如果下载速度慢，可以换豆瓣的源，方法见我之前的帖子。 pip install Mayavi 2.mlab.points3d 函数详解 mayavi.mlab. points3d ( *args , **kwargs ) 给定坐标绘制三维点图 points3d(x, y, z) points3d(x, y, z, s, ...) 一般用以上两个函数格式，其中x,y,z是点的坐标可以是numpy数组或者lists。如果只给定坐标，画出来的点大小，颜色都相同。s数组大小与坐标相同，s的数值可以影响点的颜色和大小。 下面给出关键字参数： 以官网的例子说明： 1 import numpy as np 2 from mayavi import mlab 3 4 def test_points3d(): 5 t = np.linspace(0, 4 * np.pi, 20 ) 6 x = np.sin