安装virtualenv包 pip install virtualenv 创建虚拟环境 virtualenv [虚拟环境名称] 激活虚拟环境 1.进入虚拟环境 cd 虚拟环境名称（最好在特定的文件夹下创建虚拟环境，容易查找） 2.激活语句 .\Scripts\activate.bat
安装 https://www.cnblogs.com/lxfnote/p/8615697.html pyenv安装python，先把本地升级成3版本的python，否则一堆错误，切记！！！ rpm -qa | grep openssl rpm -e --nodeps <包名> virtualenv 功能说明：创建单独的虚拟python环境 安装： pip install virtualenv 查看版本： virtualenv --versio
virtualenv 创建虚拟环境： 先导入virtunalenv：pip install virtualenv 创建虚拟文件夹（文件会创建在命令行当前目录下）：virtualenv [虚拟环境的名字] 进入虚拟环境：进入到虚拟环境的Scripts文件夹中，然后执行：activate 退出虚拟环境：deactivate 创建虚拟环境的时候指定Python解释器：virtua
1. 打开Anaconda Prompt, 在命令行键入conda env list，查看当前有几个虚拟环境；其中带*号的root环境是anaconda自带的根环境，有的地方也显示为base； 2.要安装一个新的虚拟环境，如果希望用的Python版本是python2.7.15的，键入conda create -n python27 python=2.7。注意python27是环境名
1.这篇文章究竟讲了什么问题？ 沉浸式虚拟环境下的情感识别，基于面部情感识别 2.这是否是一个新的问题？ 不是 3.这篇文章要验证一个什么科学假设？ 基于2D和3D集合特征的表情识别能够在沉浸式虚拟环境下获得较好的识别效果。 有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在这领域值得关注的研究
第一步 创建虚拟环境 1.创建独立的python解释器，与本系统的解释器相互独立。 安装virtualenv库： pip install virtualenv -i https://pypi.douban.com/simple/ 创建虚拟环境：
一、pip换源 1、介绍 """ 1、采用国内源，加速下载模块的速度 2、常用pip源： -- 豆瓣：https://pypi.douban.com/simple -- 阿里：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple 3、加速安装的命令： -- >: pip install -i https://pypi.douban.com/simple 模块名 """ 2、永久配置安装源 #
复习 # 企业项目的类型 # 项目开发流程 -开发那块：部门---》小组 -研讨会---》技术选型---》架构设计---》数据库设计 -功能分块----》分任务开发 -项目管理平台（禅道）--->看任务，开发（钉钉交流） -把代码提交到git（自测）---》任务点完成---》（代码review或代
1、打开Pycharm，然后依次点击左上方的file->Settings，如下图所示。 2、Project->Project Interpreter，选择Add 如下图所示。 3、在弹出的Add Python Interpreter页面中，依次选择Virtualenv Environment（虚拟环境）->Existing environment，如下图所示。 4、根据目录，依
一、创建虚拟环境 可以通过Virtualenv或Pipenv创建虚拟环境，这里我们使用virtualenv。在linux和windows系统下，你均可以通过pip命令安装它。 # 创建虚拟环境 virtualenv test20220216 # 激活虚拟环境 .\venv1\Scripts\activate # 退出虚拟环境 deactivate 接下来我们
服务器上配置Scene-Graph-Benchmark.pytorch-KaihuaTang工程记录 服务器cuda版本创建虚拟环境在虚拟环境下安装pkgs安装maskrcnn_benchmark配置可能会踩得坑 GitHub地址：https://github.com/KaihuaTang/Scene-Graph-Benchmark.pytorch 服务器cuda版本 命令行输入nvcc -V即
转载自：https://www.cnblogs.com/zongfa/p/7988968.html ========== virtualenv是python开发中一个重要的工具，它可以帮助我们创建一个干净的python解释环境,创建虚拟环境时，这个虚拟环境的python版本往往是系统默认的2.x版本。别急，我们只需要一条简单的命令就可以创建一个python
Anaconda安装 1.1 下载安装文件 1） 如果想直接下载到本地，在通过ftp上传到远程服务器，请忽略一下操作 2） 如果服务器是联网的，可以直接通过wget命令【centos版本】直接下载服务器，操作如下： 我使用的linux系统为centOS7.6.18-64bits,使用的是wget命令进行的脚本文件下载，命令如下： wge
前言 当需要为一个离线环境部署python应用时，离线环境可能缺少各种python环境，有docker的话可以用docker，没有docker可以用pyinstaller打包成二进制文件。pyinstaller会打包当前所有用pip安装的包，所以建议在虚拟环境中打包python应用。 系统版本：centos 7 python版本：3.6 步骤 安装v
https://blog.csdn.net/weixin_43899511/article/details/118659100 解决办法 师兄过来看到这个问题，熟练的一顿操作，嗯，熟练得让人有些心疼，话不多说上图。 点击这里，然后点加号 选python环境，然后给这个命名，然后找到要跑的那个py文件的路径，然后选虚拟环境，应用，ok。收工
今天安装pytorch的时候发现安装的anaconda是x86版本的，自己的电脑是arm64架构的，所以一直安装不上。之后找到一个方法，以后可以通过命令行直接安装在arm64上运行的库了很方便。 1. 安装homebrew 这是一个mac上的包管理器 /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercont
@目录一、工具安装1.1 Anaconda 安装1.2 Pytorch安装二、编辑器安装2.1 Pycharm安装2.2 Jupyter安装 OS： ubuntu 20.04（虚拟机） 一、工具安装 1.1 Anaconda 安装 首先安装Anaconda ,我是去清华大学镜像站下载，版本为 Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh 参考这篇CSDN博客安装好。 安装成
回顾 # 1 restful规范--10条 # 2 django上写符合restful规范的接口 # 3 drf写接口 # 4 APIView--->继承了原生view--->get, post方法 -(为什么get请求来了就会执行get方法, 原生view) -路由配置:视图类.as_view()--->view(闭包函数)的内存地址 -请求来了，就会执行view(req
更新当前虚拟环境的python版本（可以指定版本） (base) C:\Users\Administrator>conda install python==3.7 指定虚拟环境更新指定的python版本 conda install python==3.7 -n "指定虚拟环境的名字"
前期项目的准备，需要进行项目分析需求，pip换源，虚拟环境的搭建. 项目是模仿 路飞学城 这个网站的。 一、需求分析 我们通过路飞学城网站，分析了一下这个网站的功能和需求 1 首页功能 -轮播图 2 用户功能 -多方式登录 -手机验证码登录 -手机验证码注册 -发送验证码接
window中创建python项目的虚拟环境 什么是虚拟环境 在 Python 中，虚拟环境（virtual enviroment）就是隔离的 Python 解释器 环境。通过创建虚拟环境，你可以拥有一个独立的 Python 解释器环境。这样做的好处是可以为每一个项目创建独立的 Python 解释器环境，不同的项目常常会依赖不
背景 项目是用3.7新建 切换到3.9后通过python manage.py runserver 启动完全ok 但是配置pycharm 提示 Django is not importable in this environment 切换到对应的虚拟环境 怎么配置都会选中3.7 所以导致提示 Django 未安装 切换虚拟环境 发现同时保留了3.7和3.9
File->settings->project->python interpreter->Add 选择Existing environment，再去python对应文件夹下选择自己需要的虚拟环境下的python.exe 最后点击OK就行了
在用Python时，会有不同的版本要求，比如有的使用Python 2.7，有的使用Python3.5，有的使用pytorch，有的使用TensorFlow，创建多个虚拟环境，可以较好的解决该问题。记录在使用过程中的常用命令。 一、创建虚拟环境 conda create --name env_name con
@创建于：2022.01.27 @修改于：2022.01.27 文章目录 需要在conda的某个特定虚拟环境中安装Jupyter Notebook。 # 进入虚拟环境(windows系统） conda activate tf_test # 在虚拟环境中安装jupyter conda install -y jupyter # 重启Jupyter 参考资料：Jupyter Notebook切换conda
