环境搭建：添加 xgboost 到 Anaconda

一.首先介绍要添加框架环境: JUnit Struts2 Hibernate Spring (1)配置JUnit /**-------------------------添加JUnit-------------------------------*/ 右击Web项目--->Build Path--->Add Libraries--->在"Add Libraries窗口选择Junit"--- --->Next--->选择版本JUnit 4 /**------

一.首先介绍要添加框架环境: JUnit Struts2 Hibernate Spring (1)配置JUnit /**-------------------------添加JUnit-------------------------------*/ 右击Web项目--->Build Path--->Add Libraries--->在“Add Libraries窗口选择Junit”--- --->Next--->选择版本JUnit 4 /**----------------

人工智能开发环境概述人工智能程序可以基于linux.mac.window开发,为了方便广大读者学习,笔者以win10开发环境搭建为例展开讲解,人工智能程序开发工具有多种,为了简化开发环境,笔者推荐在win10安装Anaconda+Pycharm即可. AnacondaAnaconda 本质上是一个软件发行版,包含了 conda.Python 等 180 多个科学包及其依赖项.简单来说,安装了Annaconda,就等同于安装了python.conda和一般可能用到的numpy.scipy.pand

前言 搭建Redmine环境可以选择使用分别安装Ruby+Rails+Redmine+MySQL的方式, 但是过程中需要解决各种扰人的依赖问题.Docker为我们提供的Plan B,方便,快捷. 安装环境 当然可以选择Ruby+Rails+Redmine+MySQL的安装方式,请参考: http://www.jyguagua.com/?p=2026 阿里云ECS安装 因为是实际生产需要,所以,直接购买阿里云的ECS. 安装和使用方法参考: https://bbs.aliyun.com/read/

紧接着上一篇的文章<深度学习(TensorFlow)环境搭建:(二)Ubuntu16.04+1080Ti显卡驱动>,这篇文章,主要讲解如何安装CUDA+CUDNN,不过前提是我们是已经把NVIDIA显卡驱动安装好了 一.安装CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture),是英伟达公司推出的一种基于新的并行编程模型和指令集架构的通用计算架构,它能利用英伟达GPU的并行计算引擎,比CPU更高效的解决许多复杂计算任务,想使用GPU就必须要使用CUDA.

http://blog.csdn.net/jerr__y/article/details/53695567 前言:本文主要介绍如何在 ubuntu 系统中配置 GPU 版本的 tensorflow 环境.主要包括: - cuda 安装 - cudnn 安装 - tensorflow 安装 - keras 安装 其中,cuda 安装这部分是最重要的,cuda 安装好了以后,不管是 tensorflow 还是其他的深度学习框架都可以轻松地进行配置. 我的环境: Ubuntu14.04 + TITAN

airflow整合环境搭建 1. 整体结构 mysql -> 后端数据库 redis -> 用于broker CeleryExecutor -> 执行器 2. 环境安装 安装python anaconda环境 添加py用户 # useradd py 设置密码 # passwd py 创建anaconda安装路径 # mkdir /anaconda 赋权 # chown -R py:py /anaconda 上传anaconda安装包并用py用户运行安装程序 $ chmod +x Anac

怀仁药店微服务环境搭建记录: 基础条件:服务器已安装docker,且开通外网功能. 修改计算机hostname: hostnamectl set-hostname hr-rs 一.建立分区及格式: (注:先确保没有镜像和容器运行在服务器上) [[email protected] ~]# df -h 文件系统 容量 已用 可用 已用% 挂载点 /dev/mapper/centos-root 50G 2.6G 48G 6% / devtmpfs 16G 0 16G 0% /dev tmpfs 16G

前言 作为.NET Coder可能.NET Core是现阶段首要学习方向,但是说实在的对Core真的不感冒. 原因有几点: 1.公司项目底层需要的一部分库,Core还不支持. 2.同样的需求,.NET能满足的情况下,为何要用Core再实现一遍呢?如果不是为了特殊的跨平台需求,我觉得根本没必要. 3.Core的社区太羸弱(无意冒犯),它出现实在有点晚,生态还不完整,所以打算观望一段时间. 本人目前对人工智能方面的技术非常感兴趣,Python作为人工智能的首选语言........所以没办法了. 认识