一， 前言：本次安装tensorflow是基于Python的，安装Python的过程不做说明（既然决定按，Python肯定要先了解啊）：本次教程是windows下Anaconda安装Tensorflow的过程（cpu版，显卡不支持gpu版的...）二， 安装环境：（tensorflow支持的系统是64位的，windows和linux，mac都需要64位） windows7（其实和window
昨天安装TensorFlow踩坑无数，下面这篇博主的文章可以解决百分之七十的问题，借鉴了还是踩坑了几个问题，下面总结一下经验。安装完成Anaconda之后进行环境变量的测试 进入到windows中的命令模式：（1）检测anaconda环境是否安装成功：conda --version（2）检测目前安装了哪些环境变量：conda info --envs（3）对于Anaconda中安装一个
经过千辛万苦，我终于安上了！首先安装Anaconda：Anaconda下载：https://www.anaconda.com/download/ （最新版的就行） 安装时： 1.选择仅自己安装(Just Me)； 2.路径选择最好是英文的，不要加空格 3.添加环境变量要打勾 然后就是：Next。。。Finish Anaconda安装完成！Anaconda安装成功的验证：“开始 → Anaconda
目录：一、验证是否安装成功二、问题解决 一、验证是否安装成功1、打开命令行 ，输入 pip show tensorflow 命令，查看是否有tensorflow的相关版本、存储位置等信息。（如果报错，请参考：问题解决1）2、之后进入python环境输入 import tensorflow 如果没有报错，证明安装成功。（如果报错，请参考：问题解决2）二、问题解决1、pip sh
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2023-06-14 17:32:20
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查看java是否安装的方法在命令行下输入如下命令：java -version 如果有打印出结果，那证明安装好了jdk。 再输入 javac如果提示 'javac' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件。 那就需要配置环境变量了。相关文章教程推荐：java入门教程配置环境变量的步骤：步骤一：用鼠标右击“我的电脑”->属性选择左边导航的“高级系统设置”选项，选择右下角的“环境变量
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2023-05-23 14:18:12
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一、 安装Anaconda直接从官网下就好了 https://www.anaconda.com/download/二、环境变量测试如果在cmd无法使用conda命令，那就是你安装好后没有将anaconda配置进环境变量，**安装的时候有个选项，勾选上就会直接配置进环境变量。**不想配置环境变量，也可以在开始菜单，使用下面这个终端来安装环境。进入cmd进入cmd查看Anaconda环境是否安装成功：
目录前言下面是步骤1、下载OpenCV源码2、解压到指定目录并创建build目录3、下载编译OpenC源码的cmake和一些依赖库。4、检查cmake安装版本，检查是否安装成功5、接下来用cmake编译opencv。6、系统环境变量进行配置7、c++程序配置环境变量8、确保opencv4.pc在指定位置9、利用官方samples库验证是否安装成功前言好激动，断断续续装了两三天才装上，踩了好多坑。这
本文阅读前，可以先看凯哥的第一篇：测试凯哥：软件测试学Python（一）：了解Pythonzhuanlan.zhihu.com一、安装前环境确认操作系统为win 10 家庭版，64位。Python为3.7.5的64位。二、开始安装在下载好了Python的安装包之后，就可以开始进行安装了。第一步：以管理员身份运行Python安装程序。（不要问为什么，保险起见）接下来就是如下图所示的安装引导过程了：在
近日安装TensorFlow2.0（CPU），由于连接外网速度奇慢，经常会失败，首选国内的镜像进行安装。#1、安装anaconda：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2019.10-Windows-x86_64.exe 这是windows最新的版本，下载完成后点击下一步就可以了，记得在安装的时候勾选按上修
# 如何检验Spark是否安装成功
## 1. 流程图
```mermaid
gantt
title Spark安装检验流程
section 检验步骤
下载并安装Spark: done, 2022-01-01, 1d
设置环境变量: done, 2022-01-02, 1d
启动Spark: done, 2022-01-03, 1d
运行示例代码
“是骡子是马，拉出来溜溜”。上述安装是否成功，需要测试一下才知道。下面我们就用大名鼎鼎的“HelloWorld”程序，来测试TensorFlow是否安装成功。在终端输入python（请注意，在Mac/Linux环境下“python”全部小写），进入Python的交互模式（Python shell）。然后依次输入如下4条语句。01 >>> import tensorflow
# 如何检验 Ruby 安装成功
在软件开发中，验证任何编程语言的安装是否成功是非常重要的一步。对于 Ruby 编程语言而言，这个过程非常简单且直接。在本文中，我们将详细讨论各种方法来检查 Ruby 的安装状态，包括一些示例代码。此外，我们还会引入一些可视化工具，如饼状图和旅行图，以更直观的方式展示成果。
## 一、检查 Ruby 安装
### 1.1 使用命令行
最直接的方法是通过命令行
berli@berli-dev:~/tensorflow$ bazel-bin/tensorflow/examples/label_image/label_image
2017-12-18 00:04:16.581436: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:137] Your CPU supports instructions
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2017-12-18 00:12:00
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TensorFlow 安装的前提是系统安装了 Python 2.5 或更高版本，教程中的例子是以 Python 3.5（Anaconda 3 版）为基础设计的。为了安装 TensorFlow，首先确保你已经安装了 Anaconda。可以从网址（https://www.continuum.io/downloads）中下载并安装适用于 Windows的 Anaconda。安装完成后，可以在窗口中使用以
GPU资源对神经网络模型的训练很重要，应充分利用电脑的显卡资源，加快模型的训练速度。这里是本人安装tensorflow-gpu的过程，记录了安装的步骤以及在每个步骤中参考的资料以及所遇到的坑。大体步骤： 1. 使用pip安装tensorflow-gpu。 2. 安装CUDA。 3. 下载CUDNN并把copy其中相应的文件到CUDA所在目录的相应目录下。 4. 检查系统环境变量。一开始可能
环境WinXP, JDK6, tomcat 6.0, axis1.4 //JavaEye的格式很容易就乱了，不好看大家忍着点吧。 先安装tomcat，假定在C:/tomcat 6.0，运行之。下载axis，解压到本地目录，假定为D:\axis-bin-1_4。将其中的apps下的axis文件夹复制一份到tomcat的apps文件夹下。访问http://l
# 项目方案：如何检验Android是否安装成功
## 1. 引言
在开发Android应用程序时，我们需要确保应用程序能够成功安装到目标设备上。本文将介绍一种方案，来检验Android应用程序是否安装成功。我们将使用Android Studio进行开发，并利用Android提供的API来验证应用程序的安装情况。
## 2. 方案概述
我们的方案包括以下几个步骤：
1. 在Android
原创
2023-09-17 11:04:59
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# 检验redis是否安装成功的流程
## 介绍
在开发过程中，我们经常会使用redis作为缓存数据库。为了保证开发环境的顺利运行，需要检验redis是否安装成功。本文将教会你如何实现这一过程。
## 流程图
```mermaid
journey
title 检验redis是否安装成功流程
section 安装redis
开发者 ->> 操作系统: 在操作系统中
摘要： Redis是眼下业界很受到欢迎的一个内存数据库，一般用作系统的中间缓存系统，用以提升总体商业系统的吞吐量和响应速度。本文将简要介绍安装的主要过程以及给出一个简要的測试代码。1. 系统环境和版本号说明 操作系统选用Ubuntu 14.04, Redis的版本号选取眼下的最新稳定版本号2.8.9. client选用了Redis的Java版本号jedis 2.
[size=15][b]Windows系统下开发环境的搭建[/b][/size]
本文中将介绍如何在Windows操作系统下搭建RoR开发环境。
1.远程安装
a、步骤1:下载并安装Ruby一键安装包
下载最新的Ruby 1.8.4-16一键安装包，其下载地址为http://rubyforge.org/ projects/rubyinstaller/。
下载后运行
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2023-09-06 09:21:46
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