pip

如何建立Python虚拟环境，并在虚拟环境中安装库（安装txt文件中全部的库） 1.安装虚拟环境库 进入cmd，运行pip install virtualenv 2.进入建立虚拟环境的文件夹 3.建立虚拟环境 python -m venv 虚拟环境名称 4.进入 虚拟环境 先进入虚拟环境中的Scripts文件夹，再输入 activate 进入成功，小括号里面为虚拟环境的名称 5.退出虚拟环境，直接输入 deactivate 6.安装requirements.txt文件中全部的库 pip install -r 文件路径（使用的是另一个虚拟环境） 参考 https://blog.csdn.net/qq_42036970/article/details/104419676 http://www.cppcns.com/jiaoben/python/152779.html 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4392473/blog/4660377

开始安装前先简单介绍一下目前Linux的发行及衍生版本 主流发行版及衍生版（较为著名版本） Debian系列 --Ubuntu --Knopix Slackware系列 --Suse --Opensuse Redhat系列 --Centos --Fedora 不同的Linux发行版安装命令略有不同 Redha衍生Linux --yum -y intall Debian衍生Linux --apt-get Slackware衍生Linux --zypper install 以下操作以Centos为例： yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libpcap-devel xz-devel yum install -y libffi-devel zlib1g-dev yum install zlib* -y yum -y install zlib1g-dev yum -y install libffi-devel 1、下载：python3对应版本的资源（推荐找国内镜像下载，官网下载速度较慢大概只有20-30Kb/s） wget https://mirrors.huaweicloud

前言 首先，感谢大神 HappyZ ，没有他的教程，没有下文了。 其次，要感谢的是 润物 ，没有她的教程， 可能要研究好久才能弄明白大神给的工具怎么用。 本人没接触过python，以为在命令行执行Python --version后，看到Python版本号，就配置完成了。满心欢喜的去执行dpt-tools.py ，让人抓狂的事发生了，报错，莫名其妙的错误！！ 经过一番折腾，终于搞定所有问题，都是一些小白问题，高手请无视。以下是整理后的解锁过程，分享给大家。 1、资料来源 网址1 ： https://github.com/HappyZ/dpt-tools 说明 ：破解工具和教程主要来源，附件dpt-tools-master.7z。 网址2 ： https://post.smzdm.com/p/ar07neqg/ 说明 ：基于网址1的工具，整理的中文版破解教程。 2、使用软件： a、索尼官方软件：DigitalPaperApp_1.4.3.17290.exe（下载链接：https://www.pro.sony.com.cn/cn/download/digitalpaper.html） b、SDK Platform Tools：附件platform-tools_r29.0.5-windows.7z（下载链接：https://dl.google.com/android/repository

为什么使用虚拟环境 因为直接在真实环境进行安装python的包会造成环境之间的污染，因此需要创建虚拟环境，原则上每一个项目都需要有一个独属于自己的虚拟环境 Python项目的每次运行都需要启动环境，如果所有的模块都在一个环境中，不仅每次加载这些模块慢(尤其是开发过程中)，并且依赖还可能相互冲突，甚至有些新引入的依赖会修改已安装模块的版本！这是很可怕的一件事。 因此使每个项目都拥有自己独有的环境很有必要。即使他们的依赖一致也要这样做。 创建虚拟环境 语法 python -m venv virtaul.env macOS/Linux 1 在你期望的地方创建 Virtual 目录（文件夹）并跳转到该目录下 # mkdir -p path/dirname 递归的创建目录 # cd path/dir 跳转到到目录 mkdir -p ~/virtual && cd ~/virtual 2 创建虚拟环境 以名为 test.env 的虚拟环境 python -m venv test.env # 最好使用 *.env VScode 依赖后缀名查找虚拟环境. Windows 1 在你期望的位置创建虚拟环境目录(文件夹) 2 在创建的文件夹中 打开 命令提示符 或 Powershell 3 创建虚拟环境 以名为 test.env 的虚拟环境 python -m verv test.env 启动虚拟环境

locust的安装依赖Python3.6+以及pip3 1. 安装Python3.6及以上版本 可以参考如下： Python3.6在Windows下的安装 Python3.6在Mac下的安装 Python3.6在Centos下的安装 Python3.6在Ubuntu下的安装 2. 利用pip3安装Locust 1) pip3在各环境上的安装请参考上述链接。 2) 安装locust（默认安装最新版的locust） sudo pip3 install locust 3. 查看locust版本，能打印出对应版本即成功 locust -V 如图我安装好的locust是1.2.2版本 如果你想要尝鲜最新版的locust（可能功能还待完善），请执行如下命令 pip3 install -e git://github.com/locustio/locust.git@master#egg=locust 注：本文参考了locust官方文档进行，结合官网说明对部分内容进行了修改。 博主：测试生财 座右铭：通过测试生涯完成原始积累，通过投资奔向财务自由 csdn： https://blog.csdn.net/ccgshigao 博客园： https://www.cnblogs.com/qa-freeroad/ 51cto： https://blog.51cto.com/14900374 来源：

我是在装pyside2时候遇到错误 在网上找了很多种方法都不成功 以下为我的方法 首先执行更新pip python -m pip install --upgrade pip -i https: // pypi.douban.com/simple 再安装pyside2 pip install pyside2 如果嫌弃上面速度太慢 从清华镜像源安装pyside库 pip install - i https : // pypi . tuna . tsinghua . edu . cn / simple pyside2 安装成功啦~~~~！ 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4271440/blog/4428197

一、环境准备 1 .脚本语言：Python3.x IDE：安装P ycharm 2.安装Java JDK 、Android SDK 3.adb环境，path添加E:\Software\Android_SDK\platform-tools 4.安装Appium for windows，官网地址 http://appium.io/ 点击下载按钮会到GitHub的下载页面，选择对应平台下载 安装完成后，启动Appium，host和port默认的即可，然后设置Android SDk和Java JDK 然后点下边那个保存并重启的按钮，然后点第一个Start Server按钮，将会看到 加入我们，642830685，群，领取免费的福利，大厂面试资料，自动化接口、框架搭建等资料 二、真机测试 1.连接手机 打开开发者模式，USB线连接手机和电脑，并且在开发者选项当中，开启USB调试 测试是否连接成功，可执行命令adb devices 出现上图就证明手机和电脑连接成功。。。 2. 点击Start Inspector Session, 按如下配置Desired Capabilities platformName：声明是ios还是Android系统 platformVersion： Android内核版本号，可通过命令adb shell getprop ro.build.version

学会这招，小姐姐看你的眼神将不一样 前言 一、爬虫分析 二、爬取项目ID 1.抓取帖子的URL 2.提取帖子中的UUID 3.完整代码 三、爬取项目的数据 写在最后 前言 今天某小丽同学来找我，有个实验需要用到轻松筹的数据进行一个分析。可是没有足够的数据，如何办是好？ 乐于助人的我，当然不会置之不理~ （ps.毕竟是小姐姐嘛，拒绝了不好，对叭） 于是乎，我抄起家伙，说干就干。 一、爬虫分析 通过简单的分析，可以发现轻松筹提供了一个接口，可以返回某个项目的相关数据，具体如下： 地址如下，xxxxxx表示项目的UUID： https : // gateway . qschou . com / v3 . 0.0 / project / index / text3 / xxxxxx 也就是说，我们只要有UUID，那么就可以通过requests发送请求很容易就能得到数据。这还不简单，我们对UUID进行遍历不就行了嘛？ 然而，UUID的长度为32位，要是想遍历的话，等明年去叭… 解决问题（小声说：“获得小姐姐的青睐”）的关键就是想办法找到项目的UUID。 二、爬取项目ID 在官网搜寻了一番，并没有发现哪里有UUID。于是，我们只能另辟蹊径。最后，我决定从百度贴吧入手，搜索相关的帖子，并把帖子中的项目链接中的UUID提取出来。 1.抓取帖子的URL 遍历整个“轻松筹吧”，抓取每个帖子的URL：

小编电脑显卡GEFORCE RTX2060 tensorflow目前的版本支持的是cuda10.0 首先配置tensorflow-gpu,是需要独立显卡的，小编刚配置的时候也是踩了非常多的坑。下面把正确的步骤非大家分享一下，也是比较简单。 step1:使用win+R 输入CMD打开命令窗口； step2:输入conda install cudatoolkit=10.0.130 step3:输入conda install cudnn=7.6.0 上述三步安装完成及配置好了jupyter notebook 使用tensorflow-gpu 2.0的环境。 注意：在使用这三步之前电脑已经安装好了tensorflow-gpu版本，以及anconda。 第一次发帖，有什么问题可以在下方留言。看到会及时回复。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4312354/blog/4659817

如有损害他人利益，请即时通知，文章会在第一时间内删除！ 前言 继极验文字点选的发布，怎么能少得了易盾呢，本次分享将会把模型，代码，数据集一起分享出来！ 摘要（About this paper）: 易盾的文字点选识别，其中包括验证码模型，和7w+文字数据集，目前识别率在80左右，当作一个小练习，后续有数据集的同学愿意分享，可以接着训练该模型，由于模型和数据集比较大，就分享在QQ群文件里了，有需要的可以进群一起交流！ 扩充 识别思路： 易盾文字点选验证码模型训练思路! 一、label_image 标注文字位置约400左右 二、pytorch + yolov3 训练位置预测模型 三、根据预测位置裁剪汉字图片 四、pytorch + CNN 深层神经网络识别汉字 总结： 大部分的验证码用目标检测+卷积神经网络是都能搞定的！如果类似易盾图标点选就可以减少数据集，使用孪生网络进行预测！ 关于安装: 很多github上都有讲Linux系统的，本文以windows为例! pip install torch==1.4.0+cpu torchvision==0.5.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna