anaconda安装出错 windows10

系统win10 64位
安装anaconda前把python2和python3全部卸载,
anaconda版本是Anaconda3-4.4.0-Windows-x86_64
按照正常流程安装,安装后在cmd下输入python显示正常
图片说明
可是输入conda指令却不起作用
图片说明
输入pip liist后出现报错
图片说明
而且spyder ipython 通通运行不了,求解答 谢谢各位
报错:AttributeError: '_NamespacePath' object has no attribute 'sort'

6个回答

没有设置系统环境变量

楼主你好,请问你现在解决了吗?我碰到的情况和你的一模一样。。。

运行Anaconda Prompt

没有设置系统环境变量

运行Anaconda Promt可以。看来时自带终端窗口了。

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2] No such file or directory: 'D:\\anaconda3\\pkgs \\conda-4.8.3-py37_0\\info\\repodata_record.json' During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "D:\anaconda3\lib\site-packages\conda\core\package_cache_data.py", li ne 318, in _make_single_record raw_json_record = read_index_json(extracted_package_dir) File "D:\anaconda3\lib\site-packages\conda\gateways\disk\read.py", line 11 6, in read_index_json with open(join(extracted_package_directory, 'info', 'index.json')) as fi : File "D:\anaconda3\lib\site-packages\conda\common\compat.py", line 178, in open closefd=closefd) FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'D:\\anaconda3\\pkgs \\conda-4.8.3-py37_0\\info\\index.json' During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "D:\anaconda3\lib\site-packages\conda\exceptions.py", line 1079, in _ _call__ return func(*args, **kwargs) File "D:\anaconda3\lib\site-packages\conda\cli\main.py", line 84, in _main exit_code = do_call(args, p) File "D:\anaconda3\lib\site-packages\conda\cli\conda_argparse.py", line 82 , in do_call return getattr(module, func_name)(args, parser) File "D:\anaconda3\lib\site-packages\conda\cli\main_install.py", line 20, in execute install(args, parser, 'install') File "D:\anaconda3\lib\site-packages\conda\cli\install.py", line 317, in i nstall handle_txn(unlink_link_transaction, prefix, args, newenv) File "D:\anaconda3\lib\site-packages\conda\cli\install.py", line 333, in h andle_txn unlink_link_transaction.print_transaction_summary() File "D:\anaconda3\lib\site-packages\conda\core\link.py", line 917, in pri nt_transaction_summary legacy_action_groups = self._make_legacy_action_groups() File "D:\anaconda3\lib\site-packages\conda\core\link.py", line 901, in _ma ke_legacy_action_groups self._pfe.prepare() File "D:\anaconda3\lib\site-packages\conda\common\io.py", line 88, in deco rated return f(*args, **kwds) File "D:\anaconda3\lib\site-packages\conda\core\package_cache_data.py", li ne 612, in prepare for prec in self.link_precs) File "D:\anaconda3\lib\site-packages\conda\core\package_cache_data.py", li ne 612, in <genexpr> for prec in self.link_precs) File "D:\anaconda3\lib\site-packages\conda\core\package_cache_data.py", li ne 503, in make_actions_for_record ), None) File "D:\anaconda3\lib\site-packages\conda\core\package_cache_data.py", li ne 500, in <genexpr> pcrec for pcrec in concat(PackageCacheData(pkgs_dir).query(pref_or_spec) File "D:\anaconda3\lib\site-packages\conda\core\package_cache_data.py", li ne 501, in <genexpr> for pkgs_dir in context.pkgs_dirs) File "D:\anaconda3\lib\site-packages\conda\core\package_cache_data.py", li ne 130, in query return (pcrec for pcrec in itervalues(self._package_cache_records) if pc rec == param) File "D:\anaconda3\lib\site-packages\conda\core\package_cache_data.py", li ne 244, in _package_cache_records self.load() File "D:\anaconda3\lib\site-packages\conda\core\package_cache_data.py", li ne 96, in load package_cache_record = self._make_single_record(base_name) File "D:\anaconda3\lib\site-packages\conda\core\package_cache_data.py", li ne 340, in _make_single_record extract_tarball(package_tarball_full_path, extracted_package_dir) File "D:\anaconda3\lib\site-packages\conda\gateways\disk\create.py", line 219, in extract_tarball conda_package_handling.api.extract(tarball_full_path, dest_dir=destinati on_directory) File "D:\anaconda3\lib\site-packages\conda_package_handling\api.py", line 58, in extract SUPPORTED_EXTENSIONS[ext].extract(fn, dest_dir, components=components) File "D:\anaconda3\lib\site-packages\conda_package_handling\conda_fmt.py", line 59, in extract _extract_component(fn, file_id, component, dest_dir) File "D:\anaconda3\lib\site-packages\conda_package_handling\conda_fmt.py", line 38, in _extract_component .format(component_name, fn)) RuntimeError: didn't find info component in D:\anaconda3\pkgs\conda-4.8.3-py 37_0.conda `$ D:\anaconda3\Scripts\conda-script.py install cartopy shapely` environment variables: CIO_TEST=<not set> CONDA_DEFAULT_ENV=env-traffic01 CONDA_EXE=D:\anaconda3\condabin\..\Scripts\conda.exe CONDA_EXES="D:\anaconda3\condabin\..\Scripts\conda.exe" CONDA_PREFIX=D:\anaconda3\envs\env-traffic01 CONDA_PREFIX_1=D:\anaconda3 CONDA_PROMPT_MODIFIER=(env-traffic01) CONDA_PYTHON_EXE=D:\anaconda3\python.exe CONDA_ROOT=D:\anaconda3 CONDA_SHLVL=2 HOMEPATH=\Users\Administrator PATH=D:\anaconda3;D:\anaconda3\Library\mingw-w64\bin;D:\ana conda3\Library\u sr\bin;D:\anaconda3\Library\bin;D:\anaconda3\Scripts;D :\anaconda3\bin; D:\anaconda3\envs\env-traffic01;D:\anaconda3\envs\env- traffic01\Library\mingw-w64\bin;D:\anaconda3\envs\env- traffic01\Library\usr\bin;D:\anaconda3\envs\env- traffic01\Library\bin;D:\anaconda3\envs\env- traffic01\Scripts;D:\anaconda3\envs\env-traffic01\bin; D:\anaconda3\con dabin;C:\Windows\system32;C:\Windows;C:\Windows\System 32\Wbem;C:\Windo ws\System32\WindowsPowerShell\v1.0;D:\python閻╃鍙ф 潪顖欐\MySQL\mysql-5.7. 26-winx64\bin;D:\python閻╃鍙ф潪顖欐\mysql workben ch;C:\Program Files (x86 )\PuTTY;C:\Windows\System32;D:\anaconda3;D:\anaconda3\ Scripts;D:\anaco nda3\Library\bin;D:\anaconda3\Library\mingw-w64\bin;D: \python閻╃鍙ф潪顖欐 \PyCharm Community Edition 2019.1.1\bin;.;. PSMODULEPATH=C:\Windows\system32\WindowsPowerShell\v1.0\Modules\ REQUESTS_CA_BUNDLE=<not set> SSL_CERT_FILE=<not set> active environment : env-traffic01 active env location : D:\anaconda3\envs\env-traffic01 shell level : 2 user config file : C:\Users\Administrator\.condarc populated config files : C:\Users\Administrator\.condarc conda version : 4.8.2 conda-build version : 3.18.11 python version : 3.7.6.final.0 virtual packages : base environment : D:\anaconda3 (writable) channel URLs : http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free /win-64 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free /noarch http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/con da-forge/win-64 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/con da-forge/noarch http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msy s2/win-64 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msy s2/noarch package cache : D:\anaconda3\pkgs C:\Users\Administrator\.conda\pkgs C:\Users\Administrator\AppData\Local\conda\conda\pkgs envs directories : D:\anaconda3\envs C:\Users\Administrator\.conda\envs C:\Users\Administrator\AppData\Local\conda\conda\envs platform : win-64 user-agent : conda/4.8.2 requests/2.22.0 CPython/3.7.6 Windows/7 Wi ndows/6.1.7601 administrator : True netrc file : None offline mode : False An unexpected error has occurred. 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TensorFlow1.14.0 训练自己模型出错 Windows fatal exception: access violation Current thread 0x00002c38 (most recent call first)

W0424 18:27:53.741117 11320 deprecation_wrapper.py:119] From D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\object_detection-0.1-py3.6.egg\object_detection\data_decoders\tf_example_decoder.py:197: The name tf.VarLenFeature is deprecated. Please use tf.io.VarLenFeature instead. Windows fatal exception: access violation Current thread 0x00002c38 (most recent call first): File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\lib\io\file_io.py", line 84 in _preread_check File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\lib\io\file_io.py", line 122 in read File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\object_detection-0.1-py3.6.egg\object_detection\utils\label_map_util.py", line 139 in load_labelmap File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\object_detection-0.1-py3.6.egg\object_detection\utils\label_map_util.py", line 172 in get_label_map_dict File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\object_detection-0.1-py3.6.egg\object_detection\data_decoders\tf_example_decoder.py", line 64 in __init__ File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\object_detection-0.1-py3.6.egg\object_detection\data_decoders\tf_example_decoder.py", line 319 in __init__ File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\object_detection-0.1-py3.6.egg\object_detection\builders\dataset_builder.py", line 130 in build File "train.py", line 122 in get_next File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\object_detection-0.1-py3.6.egg\object_detection\legacy\trainer.py", line 60 in create_input_queue File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\object_detection-0.1-py3.6.egg\object_detection\legacy\trainer.py", line 281 in train File "train.py", line 181 in main File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\util\deprecation.py", line 324 in new_func File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\absl\app.py", line 250 in _run_main File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\absl\app.py", line 299 in run File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\platform\app.py", line 40 in run File "train.py", line 185 in <module> ``` ``` 两三天了还没有解决,尝试换到1.12.0-gpu版本会出现tensorflow._api.compat没有v1的问题。求大神解答!!!!

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因为目前tensorflow 支持的python版本为3.5 所以在anaconda中新建了一个环境想打开notebook后无法正常运行 应该是jupyter和python连接出现问题 如图: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201811/12/1541996951_511861.png) ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201811/12/1541996964_257534.png) ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201811/12/1541997041_11179.png) 请问有没有什么方法借阅该问题:

WIN10环境object_detection api训练时报错:Windows fatal exception: access violation

报错内容: Windows fatal exception: access violation Current thread 0x00000e40 (most recent call first): File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_core\python\lib\io\file_io.py", line 84 in _preread_check File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_core\python\lib\io\file_io.py", line 122 in read File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\object_detection-0.1-py3.7.egg\object_detection\utils\label_map_util.py", line 138 in load_labelmap File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\object_detection-0.1-py3.7.egg\object_detection\utils\label_map_util.py", line 169 in get_label_map_dict File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\object_detection-0.1-py3.7.egg\object_detection\data_decoders\tf_example_decoder.py", line 64 in __init__ File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\object_detection-0.1-py3.7.egg\object_detection\data_decoders\tf_example_decoder.py", line 319 in __init__ File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\object_detection-0.1-py3.7.egg\object_detection\builders\dataset_builder.py", line 130 in build File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\object_detection-0.1-py3.7.egg\object_detection\inputs.py", line 579 in train_input File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\object_detection-0.1-py3.7.egg\object_detection\inputs.py", line 476 in _train_input_fn File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_estimator\python\estimator\estimator.py", line 1116 in _call_input_fn File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_estimator\python\estimator\estimator.py", line 1025 in _get_features_and_labels_from_input_fn File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_estimator\python\estimator\estimator.py", line 1188 in _train_model_default File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_estimator\python\estimator\estimator.py", line 1161 in _train_model File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_estimator\python\estimator\estimator.py", line 370 in train File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_estimator\python\estimator\training.py", line 714 in run_local File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_estimator\python\estimator\training.py", line 613 in run File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_estimator\python\estimator\training.py", line 473 in train_and_evaluate File ".\object_detection\model_main.py", line 105 in main File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\absl\app.py", line 250 in _run_main File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\absl\app.py", line 299 in run File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_core\python\platform\app.py", line 40 in run File ".\object_detection\model_main.py", line 109 in <module>

windows下cartopy运行时出错

离线安装cartopy成功,运行以下代码成功 import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs plt.figure(figsize=(6, 3)) ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree(central_longitude=180)) ax.coastlines(resolution='110m') ax.gridlines() 但只要加上plt.show或保存图片,就会出现如下错误 downloadwarning:downloading:http://naciscdn.org/naturalearth/110m/physical/ne_110m_coastline.zip 又在上面的网站上下载相应文件拷贝到安装目录下,还会出现如上问题。

小弟安装了pyngl和punio后import不成功,求社区的大神帮助!

小弟安装了pyngl和punio后import不成功,求社区的大神帮助! 小弟python 2.7.14版本,安装ncl的python包pynio和pyngl,使用的conda install pynio pyngl 命令,安装成功以后import不成功。 尝试了网上的很多方法,比如lib46文件夹下做libbz2.so.1.0:的链接,不做还好做了以后import nio也出现了如下错误。 错误信息是如下 >>> import Nio Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/home/zf/anaconda2/envs/python2/lib/python2.7/site-packages/PyNIO/Nio.py", line 83, in <module> from nio import * ImportError: libgeos_c.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory >>> import Ngl Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/home/zf/anaconda2/envs/python2/lib/python2.7/site-packages/PyNGL/Ngl.py", line 45, in <module> import fplib ImportError: libbz2.so.1.0: cannot open shared object file: No such file or directory >>>

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2019 AI开发者大会(AI ProCon 2019)是由中国IT社区CSDN主办的AI技术与产业年度盛会。多年经验淬炼,如今蓄势待发:2019年9月6-7日,大会将有近百位中美顶尖AI专家、知名企业代表以及千余名AI开发者齐聚北京,进行技术解读和产业论证。我们不空谈口号,只谈技术,诚挚邀请AI业内人士一起共铸人工智能新篇章!

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MIPS单周期CPU-组成原理实验-华中科技大学

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一个简单的五子棋应用,基于QT和OpenCV的实现源码,通过相邻棋子判断是否获胜,不包含人工智能算法,适合新手入门

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实用主义学Python(小白也容易上手的Python实用案例)

原价169,限时立减100元! 系统掌握Python核心语法16点,轻松应对工作中80%以上的Python使用场景! 69元=72讲+源码+社群答疑+讲师社群分享会&nbsp; 【哪些人适合学习这门课程?】 1)大学生,平时只学习了Python理论,并未接触Python实战问题; 2)对Python实用技能掌握薄弱的人,自动化、爬虫、数据分析能让你快速提高工作效率; 3)想学习新技术,如:人工智能、机器学习、深度学习等,这门课程是你的必修课程; 4)想修炼更好的编程内功,优秀的工程师肯定不能只会一门语言,Python语言功能强大、使用高效、简单易学。 【超实用技能】 从零开始 自动生成工作周报 职场升级 豆瓣电影数据爬取 实用案例 奥运冠军数据分析 自动化办公:通过Python自动化分析Excel数据并自动操作Word文档,最终获得一份基于Excel表格的数据分析报告。 豆瓣电影爬虫:通过Python自动爬取豆瓣电影信息并将电影图片保存到本地。 奥运会数据分析实战 简介:通过Python分析120年间奥运会的数据,从不同角度入手分析,从而得出一些有趣的结论。 【超人气老师】 二两 中国人工智能协会高级会员 生成对抗神经网络研究者 《深入浅出生成对抗网络:原理剖析与TensorFlow实现》一书作者 阿里云大学云学院导师 前大型游戏公司后端工程师 【超丰富实用案例】 0)图片背景去除案例 1)自动生成工作周报案例 2)豆瓣电影数据爬取案例 3)奥运会数据分析案例 4)自动处理邮件案例 5)github信息爬取/更新提醒案例 6)B站百大UP信息爬取与分析案例 7)构建自己的论文网站案例

深度学习原理+项目实战+算法详解+主流框架(套餐)

深度学习系列课程从深度学习基础知识点开始讲解一步步进入神经网络的世界再到卷积和递归神经网络,详解各大经典网络架构。实战部分选择当下最火爆深度学习框架PyTorch与Tensorflow/Keras,全程实战演示框架核心使用与建模方法。项目实战部分选择计算机视觉与自然语言处理领域经典项目,从零开始详解算法原理,debug模式逐行代码解读。适合准备就业和转行的同学们加入学习! 建议按照下列课程顺序来进行学习 (1)掌握深度学习必备经典网络架构 (2)深度框架实战方法 (3)计算机视觉与自然语言处理项目实战。(按照课程排列顺序即可)

C/C++跨平台研发从基础到高阶实战系列套餐

一 专题从基础的C语言核心到c++ 和stl完成基础强化; 二 再到数据结构,设计模式完成专业计算机技能强化; 三 通过跨平台网络编程,linux编程,qt界面编程,mfc编程,windows编程,c++与lua联合编程来完成应用强化 四 最后通过基于ffmpeg的音视频播放器,直播推流,屏幕录像,

三个项目玩转深度学习(附1G源码)

从事大数据与人工智能开发与实践约十年,钱老师亲自见证了大数据行业的发展与人工智能的从冷到热。事实证明,计算机技术的发展,算力突破,海量数据,机器人技术等,开启了第四次工业革命的序章。深度学习图像分类一直是人工智能的经典任务,是智慧零售、安防、无人驾驶等机器视觉应用领域的核心技术之一,掌握图像分类技术是机器视觉学习的重中之重。针对现有线上学习的特点与实际需求,我们开发了人工智能案例实战系列课程。打造:以项目案例实践为驱动的课程学习方式,覆盖了智能零售,智慧交通等常见领域,通过基础学习、项目案例实践、社群答疑,三维立体的方式,打造最好的学习效果。

Java基础知识面试题(2020最新版)

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Python界面版学生管理系统

前不久上传了一个控制台版本的学生管理系统,这个是Python界面版学生管理系统,这个是使用pycharm开发的一个有界面的学生管理系统,基本的增删改查,里面又演示视频和完整代码,有需要的伙伴可以自行下

Vue.js 2.0之全家桶系列视频课程

基于新的Vue.js 2.3版本, 目前新全的Vue.js教学视频,让你少走弯路,直达技术前沿! 1. 包含Vue.js全家桶(vue.js、vue-router、axios、vuex、vue-cli、webpack、ElementUI等) 2. 采用笔记+代码案例的形式讲解,通俗易懂

linux“开发工具三剑客”速成攻略

工欲善其事,必先利其器。Vim+Git+Makefile是Linux环境下嵌入式开发常用的工具。本专题主要面向初次接触Linux的新手,熟练掌握工作中常用的工具,在以后的学习和工作中提高效率。

JAVA初级工程师面试36问(完结)

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我以为我对Mysql事务很熟,直到我遇到了阿里面试官

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智鼎(附答案).zip

并不是完整题库,但是有智鼎在线2019年9、10、11三个月的试题,有十七套以上题目,普通的网申行测题足以对付,可以在做题时自己总结一些规律,都不是很难

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150讲轻松搞定Python网络爬虫

【为什么学爬虫?】 &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;1、爬虫入手容易,但是深入较难,如何写出高效率的爬虫,如何写出灵活性高可扩展的爬虫都是一项技术活。另外在爬虫过程中,经常容易遇到被反爬虫,比如字体反爬、IP识别、验证码等,如何层层攻克难点拿到想要的数据,这门课程,你都能学到! &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;2、如果是作为一个其他行业的开发者,比如app开发,web开发,学习爬虫能让你加强对技术的认知,能够开发出更加安全的软件和网站 【课程设计】 一个完整的爬虫程序,无论大小,总体来说可以分成三个步骤,分别是: 网络请求:模拟浏览器的行为从网上抓取数据。 数据解析:将请求下来的数据进行过滤,提取我们想要的数据。 数据存储:将提取到的数据存储到硬盘或者内存中。比如用mysql数据库或者redis等。 那么本课程也是按照这几个步骤循序渐进的进行讲解,带领学生完整的掌握每个步骤的技术。另外,因为爬虫的多样性,在爬取的过程中可能会发生被反爬、效率低下等。因此我们又增加了两个章节用来提高爬虫程序的灵活性,分别是: 爬虫进阶:包括IP代理,多线程爬虫,图形验证码识别、JS加密解密、动态网页爬虫、字体反爬识别等。 Scrapy和分布式爬虫:Scrapy框架、Scrapy-redis组件、分布式爬虫等。 通过爬虫进阶的知识点我们能应付大量的反爬网站,而Scrapy框架作为一个专业的爬虫框架,使用他可以快速提高我们编写爬虫程序的效率和速度。另外如果一台机器不能满足你的需求,我们可以用分布式爬虫让多台机器帮助你快速爬取数据。 &nbsp; 从基础爬虫到商业化应用爬虫,本套课程满足您的所有需求! 【课程服务】 专属付费社群+每周三讨论会+1v1答疑

JavaWEB商城项目(包括数据库)

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Python数据挖掘简易入门

&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; 本课程为Python数据挖掘方向的入门课程,课程主要以真实数据为基础,详细介绍数据挖掘入门的流程和使用Python实现pandas与numpy在数据挖掘方向的运用,并深入学习如何运用scikit-learn调用常用的数据挖掘算法解决数据挖掘问题,为进一步深入学习数据挖掘打下扎实的基础。

一学即懂的计算机视觉(第一季)

图像处理和计算机视觉的课程大家已经看过很多,但总有“听不透”,“用不了”的感觉。课程致力于创建人人都能听的懂的计算机视觉,通过生动、细腻的讲解配合实战演练,让学生真正学懂、用会。 【超实用课程内容】 课程内容分为三篇,包括视觉系统构成,图像处理基础,特征提取与描述,运动跟踪,位姿估计,三维重构等内容。课程理论与实战结合,注重教学内容的可视化和工程实践,为人工智能视觉研发及算法工程师等相关高薪职位就业打下坚实基础。 【课程如何观看?】 PC端:https://edu.csdn.net/course/detail/26281 移动端:CSDN 学院APP(注意不是CSDN APP哦) 本课程为录播课,课程2年有效观看时长,但是大家可以抓紧时间学习后一起讨论哦~ 【学员专享增值服务】 源码开放 课件、课程案例代码完全开放给你,你可以根据所学知识,自行修改、优化 下载方式:电脑登录https://edu.csdn.net/course/detail/26281,点击右下方课程资料、代码、课件等打包下载

软件测试2小时入门

本课程内容系统、全面、简洁、通俗易懂,通过2个多小时的介绍,让大家对软件测试有个系统的理解和认识,具备基本的软件测试理论基础。 主要内容分为5个部分: 1 软件测试概述,了解测试是什么、测试的对象、原则、流程、方法、模型;&nbsp; 2.常用的黑盒测试用例设计方法及示例演示;&nbsp; 3 常用白盒测试用例设计方法及示例演示;&nbsp; 4.自动化测试优缺点、使用范围及示例‘;&nbsp; 5.测试经验谈。

初级玩转Linux+Ubuntu(嵌入式开发基础课程)

课程主要面向嵌入式Linux初学者、工程师、学生 主要从一下几方面进行讲解: 1.linux学习路线、基本命令、高级命令 2.shell、vi及vim入门讲解 3.软件安装下载、NFS、Samba、FTP等服务器配置及使用

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本次活动将秉承“只讲技术,拒绝空谈”的理念,邀请十余位身处一线的Python技术专家,重点围绕Web开发、自动化运维、数据分析、人工智能等技术模块,分享真实生产环境中使用Python应对IT挑战的真知灼见。此外,针对不同层次的开发者,大会还安排了深度培训实操环节,为开发者们带来更多深度实战的机会。

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通过六个实际的编码项目,带领同学入门人工智能。这些项目涉及机器学习(回归,分类,聚类),深度学习(神经网络),底层数学算法,Weka数据挖掘,利用Git开源项目实战等。

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这是一个门针对零基础学员学习微信小程序开发的视频教学课程。课程采用腾讯官方文档作为教程的唯一技术资料来源。杜绝网络上质量良莠不齐的资料给学员学习带来的障碍。 视频课程按照开发工具的下载、安装、使用、程序结构、视图层、逻辑层、微信小程序等几个部分组织课程,详细讲解整个小程序的开发过程

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