TensorFlow LiteTensorFlow Lite 是一组工具，可帮助开发者在移动设备、嵌入式设备和 loT 设备上运行模型，以便实现设备端机器学习。主要特性通过解决以下 5 项约束条件，针对设备端机器学习进行了优化：延时（数据无需往返服务器）、隐私（没有任何个人数据离开设备）、连接性（无需连接互联网）、大小（缩减了模型和二进制文件的大小）和功耗（高效推断，且无需网络连接）。 支持多种平
一、安装速度慢解决这个问题很简单，因为pip内置的镜像网站是国外的，所以下载起来很慢，我们可以使用国内的镜像网站。清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
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2024-04-23 08:55:17
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安装推荐使用豆瓣镜像安装--速度快，可安装性强：pip install tensorflow -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com 国内其他源推荐：清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 阿里云：http://mirrors.a
Windows中 Anaconda，Tensorflow 和 Pycharm的安装和配置 安装Tensorflow时，上方文章可能会出问题,用pip3 ………或 pip …Install --user …… 一、初识Tensorflow三好学生问题三好学生的评分公式： 总分 = 德育分 * 0.6 + 智育 * 0.3 + 体育 * 0.1计算 总分的公式实际上就是 把 3
关于如何在 Python 中安装 TensorFlow 并利用国内镜像的问题非常常见。由于国外镜像在中国访问时速度较慢，导致安装过程缓慢甚至失败，因此找到更高效的解决方案显得尤为重要。
### 问题背景
安装 TensorFlow 对于进行深度学习和机器学习项目尤为重要，但在国内，官方的安装源在下载时常常出现延迟和中断，使得用户体验极差。这种情况下，使用国内镜像进行安装是一个有效的解决方案。
# Python 国内镜像使用方案
## 背景
在中国，由于网络环境的特殊性，直接访问国外的 Python 包管理工具（如 `pip`）常常会遭遇下载慢、连接不上的问题。为了解决这一问题，许多开源社区和公司提供了国内的 Python 包镜像，加速了包的下载速度。本方案将介绍如何使用 Python 国内镜像以及在项目中如何配置它们。
## 国内镜像的选择
常用的 Python 国内镜像有：
电脑因为前段时间有问题，昨天刚刚重装好系统，之前一大堆运行环境全部要重新弄……T_T今天碰上华为开源镜像站体验，那就测试和体验一把吧！先说说测试环境：网络：广东电信20M企业光纤系统：Windows 7 64-bit& CentOS 7.6(VMWare)华为开源镜像站地址：t.cn/EcBQO4g测试一：python 3.6.6(win)首先是windows下的python 3.6.6打
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2024-08-28 16:04:41
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1 使用 Docker 部署 TensorFlow 环境提示本部分面向没有 Docker 经验的读者。对于已熟悉 Docker 的读者，可直接参考 TensorFlow 官方文档 进行部署。Docker 是轻量级的容器（Container）环境，通过将程序放在虚拟的 “容器” 或者说 “保护层” 中运行，既避免了配置各种库、依赖和环境变量的麻烦，又克服了虚拟机资源占用多、启动慢的缺点。使用 Doc
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2024-06-29 17:32:24
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最近在自学深度学习，第一个问题就是tensorflow的安装问题，话不多说直接上干货，根据此步骤安装即可。一、一般安装步骤1.安装Python环境。本文的Python是3.8.0 64位版本的，建议使用 Anaconda安装。2.使用 Anaconda 自带的 conda 包管理器建立一个 Conda 虚拟环境，并进入该虚拟环境。在 Windows 下，需要打开开始菜单中的 “Anaco
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2024-09-30 14:32:02
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https://docker.mirrors.ustc.edu.cn有两种方式可以配置国内镜像源：通过daemon.json文件来修改（1）在/etc/docker目录中添加daemon.json文件，内容如下：
{
"registry-mirrors": ["http://hub-mirror.c.163.com","https://registry.docker-cn.com",
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2024-10-21 11:21:28
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# 如何使用国内镜像拉取Docker镜像
随着Docker的普及，越来越多的开发者和企业开始使用Docker来部署和管理应用程序。然而，由于网络原因，直接从Docker Hub拉取镜像可能会遇到速度慢、不稳定等问题。为了解决这个问题，我们可以使用国内镜像来加速Docker镜像的拉取。本文将详细介绍如何使用国内镜像拉取Docker镜像。
## 1. 选择国内镜像源
国内有许多优秀的Docker
原创
2024-07-19 11:04:14
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1、简介英[ˈneksəs] 奈克瑟斯 学习过程中可以参考一下链接 我所总结的只是个大概流程 文件下载可以参考百度网盘admin
root2、下载首先在Nexus Repository Manager OSS简介页面可以看到一些简介，在这里可以跳转到下载页面.或者见百度网盘hi，这是我用百度网盘分享的内容~复制这段内容打开「百度网盘」APP即可获
取链:https://pan.baidu.com/
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2024-08-21 09:39:42
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引用一下官方介绍：Poetry is a tool for dependency management and packaging in Python. It allows you to declare the libraries your project depends on and it will manage (install/update) them for you. Poetry off
# 解决问题：使用Python国内镜像源加速依赖包的安装
## 问题描述
在使用Python进行开发的过程中，我们经常会使用到各种第三方依赖包，但是有时候由于网络原因，从官方源下载依赖包速度较慢甚至失败。这时候可以通过配置国内镜像源来加速依赖包的安装。
## 解决方案
### 步骤一：选择国内镜像源
国内常用的Python镜像源有阿里云、清华大学、中国科技大学等，这里以使用阿里云的镜像源为例。
原创
2024-07-07 04:43:21
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在写文档/论文的时候，最常用的莫过于Markdown和TeX语言了，不过，由于Markdown编辑的多样性受到严格限制，所以，安装一个TeX编译环境非常必要。本文将从安装配置的角度描述整个过程，并作部分原理上的阐述，毕竟授之以鱼不如授之以渔。我究竟需要什么？TeX是一种语言，但是由于其包含的命令比较复杂，因此将其组合打包成不同的宏包以供文档编写者使用，常见的有：Plain TeX：Knuth提供的
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2024-07-25 14:09:45
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目录一、安装docker:二、拉取tensorflow-serving镜像：三、将模型文件转成saved_model格式 四、通过docker运行tensorflow-serving进行部署模型说明一下参数：0：前面几个参数不用变1：source模型保存的地方2：MODEL_NAME是你自己自定义的3：target也是你自己自定义的，但是我建议models不要动，就后面的字段改成和MOD
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2023-07-17 13:37:08
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1安装AnocondaAnaconda官网：https://repo.anaconda.com/archive/ 清华大学镜像站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=N&O=Dwin：选择python3.6.4对应版本--64位的选第二个下载噢~tensorflow最好安装python3.6的版本。其他pytho
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2024-04-15 10:33:12
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Win10 64位操作系统下tensorflow的安装1, 安装Python和pipTensorFlow是一个基于Python的机器学习框架，所以在安装TensorFlow之前，需要安装好Python。（已经安装好的可以跳过此步骤）Pip是python下的一个安装第三方库的工具，TensorFlow便是通过pip来安装的。Python3.6 64位官方下载地址
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2023-11-15 11:40:38
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数据表格 项目名用途星星数观看数fork数TensorFlow机器学习170K7.8K87.6KAwesome学习资源234K7.5K24.7Kd3可视化104K3.8K23.3KReact NativeUI框架107K3.7K22.8KLinux操作系统144K8.1K46.2KBootstrap前端框架161k6.9k77.7kFreeCodeCamp课程学习359k8.5k30.7kVue
国内镜像库推荐： 网易：https://c.163.com/hub#/m/library/ 阿里云：https://dev.aliyun.com/ 本文使用阿里云镜像库先安装好docker Pull images拉取镜像$ sudo docker pull ubuntu # 获取 ubuntu 官方镜像 $ sudo$ sudo docker pull registry.cn-hangzh
原创
2022-11-28 15:42:01
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