一、下载安装脚本1.进入Anaconda官网获取下载链接：2.远程拉取安装脚本wgethttps://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64.sh二、正式安装1.运行脚本bashAnaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64.sh之后按照提示回答相应问题即可（有选项的都是填yes，阅读协议使用空格跳过，有回车的按回车）2.配置生效source.bashrc三、配置文件配置文件.condarc在用户的家目录（windows：C:\\users\\username\\，linux：/home/usern
今天重新安装了一下anaconda，本想着应该不会再出什么问题，先打开anacondanavigator试试水，没想到还是一直卡在loadingapplications的地方，过了半天好不容易消失了，但是什么都没有显示。再次尝试打开navigator，就提示“Thereisaninstancealreadyrunning”。按照网上的教程，我用管理员身份运行anacondaprompt，执行condaupdateanaconda-navigator命令，但是又报了一堆错误……有的教程说要在命令提示行执行tasklist|findstr“pythonw”，关闭anacondanavigato
目录前言一、Python的安装教程1、Python是什么？ 2、Python有什么特点？ 3、Python的版本如何选择？4、python3.8怎么安装？5、怎么检验我是否安装成功？二、Pycharm的安装教程1、Pycharm是什么？2、Pycharm有什么特点？3、Pycharm怎么安装？ 三、Anaconda的安装教程1、Anaconda是什么？2、Anaconda怎么安装？前言 现在，人工智能在我们日常生活中无处不在。有一些人工智能爱好者、在校研究生以及博士生都从事这个领域的工作。俗话说“工欲善其事，必先利其器”，想要深入研究一个领域，怎么样开发是一个问题。对于人工智能
第一步：在C:\Users\用户名下输入如下图所示的命令condaconfig--setshow_channel_urlsyes第二步：在下图路径找到如下图蓝色标记的文件第三步：用记事本打开上一步找到的文件，将里面的内容完全替换为如下内容即可channels:-defaultsshow_channel_urls:truechannel_alias:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anacondadefault_channels:-https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main-https:
Anaconda和MinicondaAnaconda是一个完整的环境，它内置了很多Python常用的库和相关依赖环境，安装包体积和安装后在电脑所占用的空间都较大。为什么有两个Conda？其实两个Conda的用处都是一样的，都是用来创建虚拟环境，解决虚拟环境冲突的问题。安装教程win1064位用户建议使用这个版本(下滑到最后)双击运行已经下载好的安装程序，然后将会看到下面的界面，根据红色框提示点击相应的按钮即可。安装步骤-1安装步骤-2该步根据自身情况选择，一般选择JustMe即可。
这里写自定义目录标题尝试方法在pycharm中之前运行很好，突然出现[cannotimportname‘dtensor’from‘tensorflow.compat.v2.experimental’(/Users/pxs/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/_api/v2/compat/v2/experimental/init.py)]文图尝试方法1.删除原先tensorflow的版本2.重现安装最新版本2.6.0但是仍在报错，无法运行！后来发现是tensorflow和keras版本之前不匹配的原因导致代码一直报错，即需要检查ker
anaconda安装Anaconda简介Anaconda安装1.安装流程2.anaconda配置修改3.创建虚拟环境4.常用命令Anaconda简介Anaconda（官方网站）就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。Anaconda具有如下特点：开源安装过程简单高性能使用Python和R语言免费的社区支持其特点的实现主要基于Anaconda拥有的：conda包，环境管理器，1,000+开源库Anaconda安装1.安装流程首先，进入它的官网链接:https://www.anacon
参考：Ubuntu18配置与ROS兼容的深度学习环境（Anaconda3+PyTorch1.10+python3.8+cuda10.2）欢迎大家阅读2345VOR的博客【Ubuntu18.04使用yolov5教程】🥳🥳🥳2345VOR鹏鹏主页：已获得CSDN《嵌入式领域优质创作者》称号👻👻👻，座右铭：脚踏实地，仰望星空🛹🛹🛹本文章属于《Ubuntu学习》和《ROS机器人学习》：这里主要是记录Ubuntu下简单使用yolov5测试检测效果的过程，我是使用realsensed435i摄像头的RGB图像。👍👍👍1.前言Ubuntu环境搭建【经典Ubuntu20.04版本U盘安装双系统教程】【Wind
1.下载anaconda官网链接：Anaconda|AnacondaDistribution直接选择Download，他会自动识别系统下载最新的版本2.安装anaconda进入下载文件夹，运行安装文件bashAnaconda3-2023.03-Linux-x86_64.sh接受安装协议，输入yes；阅读注册信息，然后输入yes；确定anaconda的安装位置，按enter确定，加入环境变量的提示信息，输入yes3.加入环境变量sudogedit~/.bashrc在文件最后两行写入exportPATH="~/anaconda3/bin":$PATHsource~/anaconda3/bin/ac
我司工作软件scons和python2.7版本匹配，脚本开发环境是python3较合适。由于两个环境不兼容，刚开始我装2个环境切换，后使用Anaconda的虚拟环境。一、简述：Anaconda基于conda包+环境管理器+开源库，便捷获取并管理库，特点：开源免费、安装简单、高性能使用python。conda：核心功能是包管理和环境管理，即创建、保存、加载、切换环境，快速安装运行升级包及其依赖项。包管理：与pip类似；环境管理：少量命令设置完全分离的环境，以运行切换不同版本python。二、下载与安装：Anaconda清华镜像方式下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghu
