[work]安装Keras(tfbased)

本文介绍了如何使用 Google Colab 的免费 GPU 资源进行深度学习应用开发。Google Colab 是一个无需配置即可使用的云端 Jupyter 笔记本环境，支持多种深度学习框架，并且提供免费的 GPU 计算资源。 ... [详细]

在Windows系统中安装TensorFlow GPU版是许多深度学习初学者面临的挑战。本文详细介绍了安装过程中的每一个步骤，并针对常见的问题提供了有效的解决方案。通过本文的指导，读者可以顺利地完成安装并避免常见的陷阱。 ... [详细]

在Windows命令行中，通过Conda工具可以高效地管理和操作虚拟环境。具体步骤包括：1. 列出现有虚拟环境：`conda env list`；2. 创建新虚拟环境：`conda create --name 环境名`；3. 删除虚拟环境：`conda env remove --name 环境名`。这些命令不仅简化了环境管理流程，还提高了开发效率。此外，Conda还支持环境文件导出和导入，方便在不同机器间迁移配置。 ... [详细]

本文详细介绍了在Windows操作系统上使用Python 3.8.5编译支持CUDA 11和cuDNN 8.0.2的TensorFlow 2.3的步骤。文章不仅提供了详细的编译指南，还分享了编译后的文件下载链接，方便用户快速获取所需资源。此外，文中还涵盖了常见的编译问题及其解决方案，确保用户能够顺利进行编译和安装。 ... [详细]

在Conda环境中高效配置并安装PyTorch和TensorFlow GPU版的方法如下：首先，创建一个新的Conda环境以避免与基础环境发生冲突，例如使用 `conda create -n pytorch_gpu python=3.7` 命令。接着，激活该环境，确保所有依赖项都正确安装。此外，建议在安装过程中指定CUDA版本，以确保与GPU兼容性。通过这些步骤，可以确保PyTorch和TensorFlow GPU版的顺利安装和运行。 ... [详细]

在Windows环境下离线安装PyTorch GPU版时，首先需确认系统配置，例如本文作者使用的是Win8、CUDA 8.0和Python 3.6.5。用户应根据自身Python和CUDA版本，在PyTorch官网查找并下载相应的.whl文件。此外，建议检查系统环境变量设置，确保CUDA路径正确配置，以避免安装过程中可能出现的兼容性问题。 ... [详细]

本文介绍了在使用 pytest 进行代码覆盖率测试时，遇到 --cov-report=html 参数未识别错误的原因及解决方法。 ... [详细]

本文介绍了如何使用 PyInstaller 将 Python 脚本打包成独立的 EXE 文件，包括安装 PyInstaller 库和具体操作步骤。 ... [详细]

window下的python安装插件,Go语言社区,Golang程序员人脉社 ... [详细]

本文详细介绍了如何在 Python 3 环境下安装和使用 Scrapy 框架，包括常用命令和执行流程。Scrapy 是一个强大的 Web 抓取框架，适用于数据挖掘、监控和自动化测试等多种场景。 ... [详细]

本文将详细介绍如何在Mac上安装Jupyter Notebook，并提供一些常见的问题解决方法。通过这些步骤，您将能够顺利地在Mac上运行Jupyter Notebook。 ... [详细]

大类|电阻器_使用Requests、Etree、BeautifulSoup、Pandas和Path库进行数据抓取与处理 | 将指定区域内容保存为HTML和Excel格式 ... [详细]

### 优化后的摘要在处理 Python 开发中的错误重试问题时，许多开发者常常感到困扰。为了应对这一挑战，`tenacity` 库提供了一种高效的解决方案。首先，通过 `pip install tenacity` 安装该库。使用时，可以通过简单的规则配置重试策略。例如，可以设置多个重试条件，使用 `|`（或）和 `&`（与）操作符组合不同的参数，从而实现灵活的错误重试机制。此外，`tenacity` 还支持自定义等待时间、重试次数和异常处理，为开发者提供了强大的工具来提高代码的健壮性和可靠性。 ... [详细]

在开发过程中，我最初也依赖于功能全面但操作繁琐的集成开发环境（IDE），如Borland Delphi 和 Microsoft Visual Studio。然而，随着对高效开发的追求，我逐渐转向了更加轻量级和灵活的工具组合。通过 CLIfe，我构建了一个高度定制化的开发环境，不仅提高了代码编写效率，还简化了项目管理流程。这一配置结合了多种强大的命令行工具和插件，使我在日常开发中能够更加得心应手。 ... [详细]

在CentOS 6.3系统中，若遇到无法找到g++编译器的问题，可以通过以下步骤解决：首先确保系统已正确配置YUM源，然后使用命令 `yum install gcc-c++` 安装 g++ 编译器。此外，建议检查环境变量设置，确保 `/usr/bin` 路径已包含在内，以避免命令未被识别的情况。 ... [详细]