1.Python从入门到进阶-开发环境及安装
2.安装TensorFlow、源码 Pytorch教程
3.MMPose源码安装过程中出现的安装BUG，或许这里有你想要的源码答案
4.APEX with Anaconda 安装教程
5.Python数据分析起步: Anaconda安装和Jupyter环境使用！
6.MindSpore环境配置记录（一）：centos 7.6 aarch 64版本下安装Anaconda，安装升级GLIBC，源码make 升级，安装仿siri源码Gcc升级

Python从入门到进阶-开发环境及安装

       开发环境概述及选择建议

       在Windows系统下，源码Python常用的安装集成开发环境（IDE）主要有四种。首先，源码IDLE是安装Python自带的集成开发环境，它简洁易用，源码但当需要使用第三方库时，安装需要进行额外安装。源码其次，安装Anaconda是源码一个开源项目，它内置了Spyder和Jupyter Notebook开发环境，且集成了大量常用的第三方库，一般情况下无需再安装额外的第三方库。接着，PyCharm是JetBrains公司开发的Python IDE，它特别支持Django和Google App Engine。最后，VSCode，全称为Visual Studio Code，是微软开发的跨平台源代码编辑器，特别适合现代Web和云应用的开发。在VSCode中安装相应的扩展包后，即可具备强大的编程开发能力。

       IDLE安装与配置教程

       IDLE是nat源码学习Python自带的集成开发环境，安装Python时会自动安装IDLE。其配置相对简单，只需在安装Python时选择“添加到PATH”选项，即可在命令行中通过“python”或“python.exe”命令启动IDLE。用户可以根据需要调整IDLE的设置，如字体大小、背景颜色等，以提高编程效率。

       Anaconda安装与使用方法

       Anaconda是一个强大的Python和R语言的分发版本，内置了大量常用的第三方库，适合大数据分析、机器学习等领域。要安装Anaconda，可访问官网下载适用于Windows的安装包，完成安装后，可以通过Anaconda Prompt启动。在Anaconda Prompt中，可以使用conda命令管理和安装第三方库，极大地方便了开发者的操作。

       PyCharm安装与配置指南

       PyCharm是JetBrains公司推出的Python IDE，它支持Django和Google App Engine等框架。安装PyCharm时，可以从JetBrains官网下载适合Windows的安装包。安装完成后，可以配置PyCharm以适应个人的编程习惯，如设置代码风格、快捷键等。PyCharm还提供了丰富的数据透视源码代码补全、调试等功能，提高了编程效率。

       VSCode安装与Python插件推荐

       VSCode是微软开发的一款现代Web和云应用的跨平台源代码编辑器，适用于多种编程语言，包括Python。安装VSCode后，只需在官方网站下载适用于Windows的安装包并完成安装。为了更好地支持Python开发，推荐安装以下插件：Python、Pylance、Pip、Live Server等。这些插件提供了代码补全、语法高亮、自动格式化等功能，大大提升了Python开发的体验。

安装TensorFlow、 Pytorch教程

       TensorFlow和PyTorch安装教程（Windows系统）

       对于Windows用户，这个教程旨在简化入门过程。无需手动配置CUDA，特别适合初学者。如果你需要利用高级指令集AVX2和SSE，或者追求最新版本的TensorFlow，可以考虑源码编译。

       准备工作

       确保你的NVIDIA驱动程序是最新的。如果未更新，访问官方网站下载并安装。

       安装anaconda

       推荐安装anaconda，lunch源码分析安装时记得勾选自动添加环境变量。anaconda下载地址如下：

       如果担心安装包过大，可以考虑mini conda，下载地址同样在此处。

       在Linux下安装

       使用以下命令下载并安装，安装时要确认添加环境变量。

       Windows下的激活

       打开anaconda prompt，确保你处于anaconda环境，如未激活，使用`conda activate base`。

       创建和管理虚拟环境

       为了管理不同版本的TensorFlow和PyTorch，创建虚拟环境。创建命令如下，安装后输入y确认。

       安装TensorFlow

       根据你的硬件选择CPU或GPU版TensorFlow。CPU版安装命令可考虑使用清华镜像源加速下载。GPU版安装时，conda会自动安装相关依赖。

       测试安装

       确认安装成功后，打开Python进行测试。若还需安装其他库，如keras、pandas和scikit-learn，可通过相应命令。

       安装PyTorch

       安装步骤与TensorFlow类似，首先确保anaconda环境和配置。然后创建PyTorch虚拟环境并使用conda进行安装。

MMPose源码安装过程中出现的苏苏源码BUG，或许这里有你想要的答案

       Win--Anaconda环境下部署环境遇到了问题，查阅官方文档为安装整体基础。

       安装官网的torch-INVIDA时，遇到超时问题，通过使用手机热点成功安装，解决方式不寻常。

       不要随意更改指令，结果可能导致全局git配置出现问题，需注意如何正确修改全局git源配置。

       收集包时出现超时，解决方法是使用万能后缀，pip install jupyterlab -i pypi.douban.com/simple，提高安装成功率。

       安装requirtments.txt内容时，若遇到访问失败，应手动安装遇到的包，如遇到poseval无法安装，可参考他人方法手动安装，确保所有依赖包正确安装。

       安装mmedt时出现错误，例如在Windows 下pip安装pycocotools时遇到“ERROR: Failed building wheel for pycocotools”的问题，解决办法是使用特定源安装，如pip install pycocotools-windows -i pypi.tuna.tsinghua.edu.cn。

       错误信息error: the following arguments are required: pose_config, pose_checkpo提示了需要提供完整参数以解决问题。

       理解命令各部分的意思，例如python demo/bottom_up_img_demo.py associative_embedding_hrnet_w_coco_x.py hrnet_w_coco_x-bcb8c_.pth --img-path tests/data/coco/ --out-img-root vis_results，分别代表模型配置、预训练模型、输入路径和输出目录。

       最终成功执行命令并获取结果，查阅相关文章了解更详细的安装、使用教程。

APEX with Anaconda 安装教程

       针对使用conda安装Pytorch时出现的cudatoolkit阉割版问题，安装apex包时遇到的nvcc程序缺失，conda-forge提供了解决方案。通过使用cudatoolkit-dev，提供多个版本的cuda，以及nvcc和cuda-gdb等二进制程序，成功解决了安装问题。以下步骤详细介绍了实现过程：

       首先，使用命令`conda search cudatoolkit-dev -c conda-forge`查找可安装的版本。

       其次，从nvidia官网下载对应版本的cudatoolkit安装文件，并存放到一个目录。

       接着，设置环境变量`export DEBUG_INSTALLER_PATH=所下载安装文件的目录`。

       随后，利用命令`conda install cudatoolkit-dev==对应版本号 -c conda-forge`进行安装。

       安装完成后，通过`nvcc -V`命令验证nvcc程序是否成功安装。

       接着，切换目录至apex源码所在位置。

       最后，执行`pip install -v --disable-pip-version-check --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" ./`命令，成功安装apex包。

Python数据分析起步: Anaconda安装和Jupyter环境使用！

       强大的多维度数组与矩阵计算库

       IPython 提供了丰富的交互功能，包括变量自动补全、自动缩进及支持 bash shell 命令。它基于 BSD 开源协议。

       IPython 是交互式计算架构的核心，包含 Conda、Python 及大量常用工具包，如 numpy、pandas，是数据分析和机器学习的首选库。

       Anaconda 包含 Jupyter Notebook 和 IPython，为编写代码提供便利。

       Anaconda 特点：丰富的库集成、强大的环境管理、高效的数据分析工具。

       安装 Anaconda：访问官网，下载最新版。安装过程包括运行 Anaconda Prompt，输入 cd Desktop 和 jupyter notebook 命令启动 Jupyter Notebook。

       Jupyter Notebook 支持多种编程语言，提供实时代码、图像、公式的展示，适用于数据清理、统计建模、机器学习等。

       Jupyter Notebook 支持两种键盘模式：命令模式和编辑模式，通过 Esc 和 Enter 键切换。提供快捷键帮助，如 tab 补全和 shift + tab 查看参数说明。

       使用 IPython 帮助文档：通过 help() 或 ? 查看函数文档，使用 ? 显示源代码。tab 键可补全包名、模块名、函数名和变量名。

       IPython 魔法命令：执行外部文件、计时功能、Linux/Windows 命令，如 %run、%time、%timeit 和 ! 命令。

       魔法命令应用：执行外部文件时可使用 %run，%time 和 %timeit 查看运行时间，执行系统命令使用 ! 命令。

MindSpore环境配置记录（一）：centos 7.6 aarch 版本下安装Anaconda，升级GLIBC，make 升级，Gcc升级

       在centos 7.6 aarch 版本下，安装Anaconda时遇到了最低要求GLIBC为2.的问题。初始版本的GNU libc为2.，这意味着需要进行升级。然而，直接升级GLIBC存在风险，可能导致系统崩溃，因此建议在个人环境中反复测试确保无误后再在生产环境操作，且不要直接从2.跳到2.，应逐版本升级。

       尝试以root权限直接升级到2.失败，导致系统崩溃。遇到问题后，有人建议可以制作引导盘进行恢复，但尝试失败。因此，建议谨慎处理Glibc升级，最好逐版本升级，并在docker中进行测试。

       在处理过程中，为了避免系统崩溃，先在新创建的用户MStest下进行GCC和Make的升级。首先，添加新用户并下载所需依赖到Downloads目录，然后验证并安装了Make 4.3。尽管Make升级成功，但gmake版本仍需更新。在确认需要升级GCC后，从GCC 4.8开始，通过下载源码、安装依赖并编译来完成升级。

       尽管GCC升级过程复杂，还需要配置环境变量，但最终遇到的问题是升级glibc时，发现Python版本不匹配。解决Python和zlib问题后，编译glibc时仍然遇到了问题，尝试使用非root用户失败，导致系统崩溃。最后，由于一系列问题，只能选择重装系统。

       总结教训：避免直接跨版本升级Glibc，尤其是作为root用户，务必在备份后进行，并考虑在低版本环境中编译应用或选择特定版本的安装包。更多详细步骤和经验可以在后续文章中找到。

annacoda怎么安装python模块？

       直接双击你下载下来的软件，然后按照它的步骤一步一步的安装下来就行了

       安装scrapy加配置工具包

       首先打开命令行cmd,找到你安装anaconda的盘,我装在d盘，进入d盘之后输入命令行：conda install -c conda -forge scrapy

       紧接着安装scrapy：pip install Scrapy

       然后配置包：pip install lxml

       把Twisted降低版本,先：pip install twisted

       然后：pip install twisted==.5

       到这里，anaconda的安装跟配置已经成功了。

       Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum发明于年，年发行第一个公开发行版。它常被昵称为胶水语言，它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）轻松地联结在一起。

       Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL协议。语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符作为语句缩进。名字来源于一个喜剧，最初设计Python这种语言的人并没有想到Python会在工业和科研上获得如此广泛的使用。