钢铁知识库，一个学习python爬虫、数据分析的知识库。人生苦短，快用python。使用pycharm创建python文件时候，有时候需要自动生成想要的文件头，如何生成呢？只需要以下几步：在file->settings中搜索temp，找到fileandcodetemplates->pythonscript即可自定pycharm创建文件自动生成的头文件注释信息。#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#@Time:${DATE}${TIME}#@Name:${NAME}.py#@email:648403020@qq.com#@Author:钢铁知识库配置好后
钢铁知识库，一个学习python爬虫、数据分析的知识库。人生苦短，快用python。使用pycharm创建python文件时候，有时候需要自动生成想要的文件头，如何生成呢？只需要以下几步：在file->settings中搜索temp，找到fileandcodetemplates->pythonscript即可自定pycharm创建文件自动生成的头文件注释信息。#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#@Time:${DATE}${TIME}#@Name:${NAME}.py#@email:648403020@qq.com#@Author:钢铁知识库配置好后
本文主要介绍在AppleM1的Macos12.x系统下面，安装tensorflow并配置pycharm环境的过程。安装说明硬件和系统说明系统介绍如下，设备是搭载M1芯片的macOS为12.2.1的系统环境.还有值得说明的就是，在M1芯片带来巨大性能革新的同时，也带来了诸多生态上面的不足问题。例如就在这个tensorflow的安装上面，我们需要注意的不仅有M1的arm架构和其他主流芯片架构在通常出现的不兼容问题，还有mac系统版本上面的问题。在macOS上面使用tensorflow的说明要知道在macOS12.x之前版本上面使用tensorflow，我们只能使用它的cpu训练功能。但是，现在好了
本文主要介绍在AppleM1的Macos12.x系统下面，安装tensorflow并配置pycharm环境的过程。安装说明硬件和系统说明系统介绍如下，设备是搭载M1芯片的macOS为12.2.1的系统环境.还有值得说明的就是，在M1芯片带来巨大性能革新的同时，也带来了诸多生态上面的不足问题。例如就在这个tensorflow的安装上面，我们需要注意的不仅有M1的arm架构和其他主流芯片架构在通常出现的不兼容问题，还有mac系统版本上面的问题。在macOS上面使用tensorflow的说明要知道在macOS12.x之前版本上面使用tensorflow，我们只能使用它的cpu训练功能。但是，现在好了
摘要：让我们看看如何在PyCharm中连接云端资源进行代码调试吧！本文分享自华为云社区《【云小课】EI第54课手把手教您在PyCharm中连接云端资源进行代码调试》，作者：HelloEI。ModelArts提供了一个PyCharm插件工具PyCharmToolKit，协助用户完成代码上传、提交训练作业、将训练日志获取到本地展示等，用户只需要专注于本地的代码开发即可。让我们看看如何在PyCharm中连接云端资源进行代码调试吧！PyCharm仅专业版支持远程开发功能，请确保本地已安装2019.2及以上版本的PyCharm专业版。步骤总览Step1安装PyCharmToolKitStep2创建插件访
摘要：让我们看看如何在PyCharm中连接云端资源进行代码调试吧！本文分享自华为云社区《【云小课】EI第54课手把手教您在PyCharm中连接云端资源进行代码调试》，作者：HelloEI。ModelArts提供了一个PyCharm插件工具PyCharmToolKit，协助用户完成代码上传、提交训练作业、将训练日志获取到本地展示等，用户只需要专注于本地的代码开发即可。让我们看看如何在PyCharm中连接云端资源进行代码调试吧！PyCharm仅专业版支持远程开发功能，请确保本地已安装2019.2及以上版本的PyCharm专业版。步骤总览Step1安装PyCharmToolKitStep2创建插件访
以下是在ubantu18.04版本下的配置教程：Step1去PyCharm官网下载Linux版的PyChram安装压缩包网址：https://www.jetbrains.com/zh-cn/pycharm/download/#section=linux选择社区版本下载如图Step2 下载完成后找到你的目录下的压缩包进行解压操作 双击解压提取到你自定义的文件夹 进去这个文件夹里找到bin文件夹，进入bin文件夹中 进入后打开终端 输入指令./pycharm.sh 然后开始运行安装包程序 勾上后点continue选Don'tSend出现一下界面就说明PyCharm已
以下是在ubantu18.04版本下的配置教程：Step1去PyCharm官网下载Linux版的PyChram安装压缩包网址：https://www.jetbrains.com/zh-cn/pycharm/download/#section=linux选择社区版本下载如图Step2 下载完成后找到你的目录下的压缩包进行解压操作 双击解压提取到你自定义的文件夹 进去这个文件夹里找到bin文件夹，进入bin文件夹中 进入后打开终端 输入指令./pycharm.sh 然后开始运行安装包程序 勾上后点continue选Don'tSend出现一下界面就说明PyCharm已
一、开发环境操作系统：Ubuntu18.04LTS显卡：NVIDIARTX2080Super显卡驱动：专有驱动450.142.00CUDA：10.2PyCharm版本：2020.2.5二、问题描述最近在GitHub上闲逛，Git了一个YOLOv3目标检测的项目。Git下来并且配置好环境开始运行，发现TensorFlow找不到动态库libcudart.so.10.1。开始能够想到的原因是我在本地安装的CUDA版本是10.2，项目的Tensorflow版本是2.1.0，两者可能不适配。我首先尝试在COCO数据集上运行模型训练算法，发现是可以运行的，只是训练的速度实在有点慢。看了下输出信息，发现Te
一、开发环境操作系统：Ubuntu18.04LTS显卡：NVIDIARTX2080Super显卡驱动：专有驱动450.142.00CUDA：10.2PyCharm版本：2020.2.5二、问题描述最近在GitHub上闲逛，Git了一个YOLOv3目标检测的项目。Git下来并且配置好环境开始运行，发现TensorFlow找不到动态库libcudart.so.10.1。开始能够想到的原因是我在本地安装的CUDA版本是10.2，项目的Tensorflow版本是2.1.0，两者可能不适配。我首先尝试在COCO数据集上运行模型训练算法，发现是可以运行的，只是训练的速度实在有点慢。看了下输出信息，发现Te
