草庐IT

aps-environment

全部标签

安装pytorch.cuda时出现Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve

使用了网上大家说的更新conda,以及更换镜像均无法解决。便尝试使用pip安装指令。 1、将清华镜像源添加到PIP的搜索目录中,打开ANACONDAPROMPT,键入pipconfigsetglobal.index-urlhttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 2、进入PYTORCH官网,选择适合自己电脑系统的版本,在这里查看不同显卡驱动所对应的CUDA版本。 复制安装指令3、在anacondaprompt切换到自己要安装pytorch的环境。再键入上边复制的安装指令。同时加上-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/si

Error: Node Sass does not yet support your current environment: OS X Unsupported architecture (arm64

node-sass常出现的两个问题一、node-sass不支持MacM1运行安装node-sass的项目报错如下SyntaxError:Error:NodeSassdoesnotyetsupportyourcurrentenvironment:OSXUnsupportedarchitecture(arm64)withNode.js14.xFormoreinformationonwhichenvironmentsaresupportedpleasesee:https://github.com/sass/node-sass/releases/tag/v4.14.0不支持MacM1的Arm架构解决方

基于 Arduino 库实现 ESP32 使能 WiFi AP + TCP Server 的应用

实现步骤:ESP32开启WiFiAP模式创建WiFi热点定义IP地址创建TCPServer测试代码如下:#include#includeconstchar*ssid="cc123";constchar*password="espressif";WiFiServerServerPort(1234);IPAddressLocalIP(192,168,4,22);IPAddressGateway(192,168,4,22);IPAddressSubNet(255,255,255,0);voidsetup(){Serial.begin(115200);delay(1000);WiFi.mode(WIF

解决使用conda env create -f environment.yml安装依赖包时Installing pip dependencies过慢的问题

问题描述使用condaenvcreate-fenvironment.yml安装依赖包时,会遇到Installingpipdependencies过慢的问题。这是由于没有使用镜像源。如下图所示解决方案可以尝试对environment.yml文件进行以下修改,添加镜像源即可:将channels改为(注意要把default去掉):channels:-conda-forge-https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main-https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free-htt

Postman系列(八)-全局变量(Global)、环境变量(Environment)、集合变量(Collection)

目录1.变量范围2.全局变量(Global)、环境变量(Environment)a.实例:使用变量配置请求头参数b.实例:使用环境变量配置域名3.集合变量postman支持定义变量,并可以在变量允许的范围访问。这在多个地方使用相同的值时尤其有用。1.变量范围Postman支持以下变量范围:Global、Collection、Environment、Data、Local。如果在两个不同的作用域中声明了同名变量,则将使用作用域最窄的变量中存储的值,例如,如果有一个Global变量和一个Local变量都命名为username,则在请求时将使用Local下的变量运行。变量作用域适用于Postman中的

ESP32 开启 Wi-Fi 热点与手机端 Iperf 测试 APP 来测试 ESP32 Wi-Fi AP 速率的流程

#测试需求:ESP32开启WiFiAP+Server模式手机连接ESP32WiFiAP热点通过手机端Iperf测试APP测试ESP32WiFi热点的Iperf速率测试用例:可以基于“esp-idf/examples/wifi/iperf”例程进行测试。ESP32设备下载Iperf例程后,开启WiFiAP模式和Server模式1、ESP32开启WifiAP模式apesp3212345678参数含义:ap表示开启WiFiAP模式;sta表示开启WiFiStation模式esp32和12345678分别代表ESP32开启WiFiAP模式的ssid和password如果ESP32需要设置为WiFiSt

ESP32 开启 Wi-Fi 热点与手机端 Iperf 测试 APP 来测试 ESP32 Wi-Fi AP 速率的流程

#测试需求:ESP32开启WiFiAP+Server模式手机连接ESP32WiFiAP热点通过手机端Iperf测试APP测试ESP32WiFi热点的Iperf速率测试用例:可以基于“esp-idf/examples/wifi/iperf”例程进行测试。ESP32设备下载Iperf例程后,开启WiFiAP模式和Server模式1、ESP32开启WifiAP模式apesp3212345678参数含义:ap表示开启WiFiAP模式;sta表示开启WiFiStation模式esp32和12345678分别代表ESP32开启WiFiAP模式的ssid和password如果ESP32需要设置为WiFiSt

Pycharm 报错 Environment location directory is not empty

Pycharm报错Environmentlocationdirectoryisnotempty(环境位置目录不为空)我是因为要下载tensorflow(需要Python>3.7),而去将python3.6升级到python3.8,下载好后需要将Python解释器(Pythoninterpreter)设置为Python3.8,此时发现报错“environmentlocationdirectoryisnotempty”。原因在于项目下的venv文件。1、首先了解一下venv文件是干嘛的?venv(VirtualEnv)可以搭建虚拟且独立的python运行环境,使得单个项目的运行环境与其它项目独立起

Pycharm 报错 Environment location directory is not empty

Pycharm报错Environmentlocationdirectoryisnotempty(环境位置目录不为空)我是因为要下载tensorflow(需要Python>3.7),而去将python3.6升级到python3.8,下载好后需要将Python解释器(Pythoninterpreter)设置为Python3.8,此时发现报错“environmentlocationdirectoryisnotempty”。原因在于项目下的venv文件。1、首先了解一下venv文件是干嘛的?venv(VirtualEnv)可以搭建虚拟且独立的python运行环境,使得单个项目的运行环境与其它项目独立起

这个错误要怎么解决:Traceback (most recent call last): File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/flask/ap...

这个错误表明你正在试图将一个FlaskResponse对象使用json.dumps()序列化,但是这个函数只能序列化Python原生数据类型,不能序列化Flask的Response对象。解决办法是在构建response对象时直接将需要的数据传入,而不是先将数据转化为response对象再进行序列化。