深圳幻海软件技术有限公司

在Pycharm中使用pipinstalltensorflow安装tensorflow时报错：ERROR:Couldnotfindaversionthatsatisfiestherequirementtensorflow(fromversions:none)ERROR:Nomatchingdistr

由于PyTorch官网没有提供除适配CUDA10.3和11.3之外的安装方式，因此可以使用NightlyBinaries方式下载与自己CUDA版本合适的PyTorch以CUDA11.6为例，在终端中输入以下指令：1.下载PyTorchpipinstalltorch--pre--extra-index

一、安装前的准备        1.1安装python（我安装的是最新版3.10.2）        1.2Win10操作系统二、正式安装（

作者丨IsaacBenson译者|卢鑫旺审校丨NoeWeb3是一个在过去一年中受到主流关注的术语，去中心化是其核心原则之一。在其构筑的互联网新秩序中，用户能够访问任何平台并自由交换价值，无需与任何中心化的第三方进行交易。随着Web3技术的相关讨论不断深入，新的区块链平台正在进入这个行业，其目的是为这

在本文中，我们会研究一些用于数据科学任务的Python库，而不是常见的比如panda、scikit-learn和matplotlib等的库。尽管像panda和scikit-learn这样的库，是在机器学习任务中经常出现的，但是了解这个领域中的其它Python产品总是很有好处的。一、Wget从网络上提

大家好！我是虎哥。之前一直比较抵触用Python，很大一部分原因是觉得Python项目的环境管理比较混乱。Node.js有Npm包管理工具，通过package.json配置项目依赖，最多再通过nvm来进行环境切换；Java有MavenGradle来进行包管理和项目依赖配置，并体现在pom.xml和b

复习一下Flex布局属性在实现色子布局之前，我们先来复习一下这几个Flex布局的属性：justify-content：用于调整元素在主轴的对其方式；align-items：用于调整元素在侧轴的对其方式；align-self：设置元素自身在侧轴的对齐方式；flex-direction：定义主轴是水平还

Pythonpip让我们从Python语言开始。Python之所以受欢迎，不仅因为它易于学习，还因为它拥有成千上万的（宝）库。这些库相当于已经集成的工具，只要安装了就可以在Python中使用。它们可以处理各种各样的问题，而无需你重新造轮子，而且随着社区的不断更新和维护，一些库越来越强大，几乎可以与企

做web自动化测试首先是测试环境搭建，关键在于如何安装selenium模块到python环境。很多人会想这个安装很简单啊，直接一条语句就可以啦。现实与理想之间总是有差距的。作为新手第一次安装时，可能会遇到不少问题呢。1.安装时网络连接不好，超时报错。Pip安装selenium，一般大家都是在线安装p

在我第一次用到requirements.txt时，是在一个虚拟环境中，我使用pipfreeze>requirements.txt就把项目中的依赖项导出到了txt文件中，然后上传到GitHub，别人在使用该项目时可以使用pipinstall-rrequirements.txt就可以了，很方便不是

作为程序员，每天都很多问题需要编码来解决，有些问题仅通过Python的标准库并不能轻松解决，本文今天分享一些高频问题的解决方案，可以作为一个手边的工具箱，你可以先收藏备用。1、测网速，选择最佳服务器这个脚本可以测试上传、下载速度，也提供了函数get_best_server来选择最佳服务器，在客户端和

 Python是一个很棒的语言。它是世界上发展最快的编程语言之一。它一次又一次地证明了在开发人员职位中和跨行业的数据科学职位中的实用性。整个Python及其库的生态系统使它成为全世界用户（初学者和高级用户）的合适选择。它的成功和流行的原因之一是它强大的第三方库的集合，这些库使它可以保持活力

相信大家对进度条一定不陌生了，比如在我们安装python库的时候可以看到下载的进度条，此外在下载文件时也可以看到类似的进度条比如下图这种：小小进度条也是有大大梦想的~~  用一个炫酷的进度条，来观察处理进度，也可以及时了解程序运行的情况，此外还可以用于显示时间，并告诉用户当前任务

Python是一门神奇的语言，它是世界上发展最快的编程语言之一，尤其在数据科学方面的作用大家是有目共睹，Python的整个生态系统和它的库使它成为全世界用户(初学者和高级用户)的最佳选择。它的成功和流行的一个原因是背后强大的库集合。今天，我们将和大家分享一些用于数据科学任务的Python库，这些库并

 数据科学是一门研究数据并从中挖掘信息的学科。它不要求自创或学习新的算法，只需要知道怎么样研究数据并解决问题。这一过程的关键点之一就在于使用合适的库。本文概述了数据科学中常用的、并且有一定重要性的库。在进入正题之前，本文先介绍了解决数据科学问题的5个基本步骤。这些步骤是笔者自己总结撰写的，

数据科学是一门研究数据并从中挖掘信息的学科。它不要求自创或学习新的算法，只需要知道怎么样研究数据并解决问题。这一过程的关键点之一就在于使用合适的库。本文概述了数据科学中常用的、并且有一定重要性的库。在进入正题之前，本文先介绍了解决数据科学问题的5个基本步骤。这些步骤是笔者自己总结撰写的，并无对错之分

导读提到数据科学的python包，大家想到的估计是numpy，pandas，scikit-learn之类的，这里给大家介绍一些不常用，但是非常有用的python包，就像是痒痒挠，虽然大部分时间用不上，但是真要用起来，还是挺爽的。Python是个了不起的语言。事实上，这是世界上发展最快的语言之一(感觉

除了pandas、scikit-learn和matplotlib，还要学习一些用Python进行数据科学的新技巧。Python是一种令人惊叹的语言。事实上，它是世界上增长最快的编程语言之一。它一次又一次地证明了它在各个行业的开发者和数据科学者中的作用。Python及其库的整个生态系统使其成为全世界用

一.大数据及数据挖掘基础（私信小编007即可获取大量Python学习资料！）***部分主要简单介绍三个问题：1、什么是大数据？2、什么是数据挖掘？3、大数据和数据挖掘的区别？1、大数据（BigData）大数据（bigdata）指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要

pip是一个命令行工具，允许你安装Python编写的软件包。学习如何在Ubuntu上安装pip以及如何使用它来安装Python应用程序。有许多方法可以在Ubuntu上安装软件。你可以从软件中心安装应用程序，也可以从下载的DEB文件、PPA（LCTT译注：PPA即PersonalPackageArch