opencvã®ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ«(anaconda) - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
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Bash on Ubuntu on Windows, Ruby, Python, Jupyterãªã©ã®ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ« - Qiita
##背景 パソコンã®ç’°å¢ƒè¨å®šã‚’変ãˆã¦ã„ã‚‹ã†ã¡ã«Cygwinã§gnuplotã‚„Rubyã®NarrayãŒä½¿ãˆãªããªã£ã¦ã—ã¾ã£ãŸã®ã§ã€bashã”ã¨å…¥ã‚Œæ›¿ãˆã¦ã¿ã‚‹ã“ã¨ã«ã—ã¾ã—ãŸã€‚ã¤ã„ã§ã«Pythonã‚„Jupyterもインストールã—ã¦ã¿ã¾ã—ãŸã€‚ #Bash on Ubuntu on Windowsã®ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ« ã“ã¡ã‚‰ã®è¨˜äº‹ã‚’å‚考ã«ã•ã›ã¦ã„ãŸã ãã¾ã—ãŸã€‚ Bash on Ubuntu on Windowsをインストールã—ã¦ã¿ã‚ˆã†ï¼ ＜開発者モードã«è¨å®šï¼ž 「è¨å®šã€â†’「更新ã¨ã‚»ã‚ュリティã€â†’「開発者å‘ã‘ã€ã‚’é–‹ã„ã¦ã€Œé–‹ç™ºè€…モードã€ã‚’é¸æŠžã—ã¾ã™ã€‚ ＜bashをコマンドプãƒãƒ³ãƒ—トã§ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ«> コマンドプãƒãƒ³ãƒ—トを起動ã—bashã¨å…¥åŠ›ã—Enterを押ã™ã¨ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ«ãŒå§‹ã¾ã‚Šã¾ã™ã€‚インストールã«ã¯æ•°åˆ†ã‹ã‹ã‚Šã¾ã—ãŸã€‚ #Rubyã®ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ« windowsã®bashã§Rails環境を構築ã—ã¦ã¿ã‚‹ã€‚（Wind
WSLã§Aacondaをインストールã™ã‚‹ – owLog
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wheelã®ã‚ã‚ŠãŒãŸã•ã¨Anacondaã¸ã®è¦æœ› - YAMAGUCHI::weblog
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機械å¦ç¿’ã®ç’°å¢ƒã‚’構築ã™ã‚‹ã®ã«Anacondaをインストールã™ã‚‹å¿…è¦ã¯ãªã„。Minicondaを使ãŠã† - Qiita
Pythonã§æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã®ç’°å¢ƒã‚’作るã€ã¨ã„ã†ã¨å±±ã®ã‚ˆã†ã«ã€ŒAnacondaをインストールã›ã‚ˆã€ã¨ã„ã†è¨˜äº‹ãŒå‡ºã¦ãã¾ã™ãŒã€å®Ÿéš›ç’°å¢ƒæ§‹ç¯‰ã¯Minicondaã¨ã„ã†Anacondaã®æœ€å°æ§‹æˆç‰ˆã§å分ã§ã™ã€‚ ã¨ã„ã†ã“ã¨ã‚’ä¼ãˆã‚‹è¨˜äº‹ã§ã™ã€‚ 最速ã§æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã®é–‹ç™ºç’°å¢ƒã‚’作る方法 基本ã¯ä»¥ä¸‹ã§å分ã§ã™ã€‚ Minicondaをインストールã™ã‚‹(※もã¡ã‚ã‚“Python3ã®æ–¹ã‚’インストールã—ã¦ä¸‹ã•ã„) conda create -n ml_env numpy scipy scikit-learn matplotlib jupyterã§é–‹ç™ºç’°å¢ƒã‚’ä½œæˆ activate ml_envã§ä½œæˆã—ãŸé–‹ç™ºç’°å¢ƒã‚’有効化 実際ã¯Macã‹Windowsã‹ãªã©ã§å¾®å¦™ãªå·®ç•°ãŒã‚ã‚‹ã®ã§ã€è©³ç´°ã¯ã“ã¡ã‚‰ã‚’å‚ç…§ã—ã¦ä¸‹ã•ã„。 Pythonã§æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’アプリケーションã®é–‹ç™ºç’°å¢ƒã‚’構築ã™ã‚‹ ã¾ãŸã€é–‹ç™ºç’°å¢ƒã‚’作æˆã™ã‚‹condaコマンドã®ä½¿ã„æ–¹ã«ã¤ã„ã¦ã¯
python3ã«opencvを入れã¦ã¿ã‚‹ - ã¨ã‹ã€ãªã©
機械å¦ç¿’を勉強ã™ã‚‹ãŸã‚ã¨è¨€ã„ã¤ã¤ã€ãªã‹ãªã‹å¦ç¿’ã¾ã§è¾¿ã‚Šç€ã‹ãªã„。 今回ã¯opencvを入れã¦ç”»åƒå‡¦ç†ã‚’ã—ã¦ã¿ã‚‹ã€‚ 2015/12/21ç¾åœ¨ã©ã†ã‚‚python3.5ã ã¨ã€opencvãŒã†ã¾ã入らãªã‹ã£ãŸã®ã§ã€‚ conda create -n py34 python=3.4 anaconda ã™ã‚‹ã€‚ã“ã†ã„ã†ã¨ãcondaã¯æœ¬å½“便利 source activate py34　ã—㦠Up & Running: OpenCV3, Python 3, & Anaconda - River City Labs ã“ã®ãƒšãƒ¼ã‚¸ã«å¾“ã£ã¦ã€opencvを入れる。 conda install -c https://conda.binstar.org/menpo opencv3 ã›ã£ã‹ããªã®ã§opencv3ã«ã—ãŸã€‚ import cv2 print(cv2.__version__) ã—ã¦å•é¡Œãªã‘ã‚Œã°OK 試ã—ã« #1
Ubuntu 16.04 㧠GPU 対応版 TensorFlow ã‚’anaconda 環境ã§ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ«ã—ãŸè©± - ill-identified diary
概è¦å··ã§ã¯ Ubuntu 14.04 㨠CUDA 7.5 ã®çµ„ã¿åˆã‚ã›ãŒå®‰å®šã—ã¦ã„ã‚‹ã¨ã®ã“ã¨ã ãŒ, 仮想環境ã¨ã‹ä½œã‚‹ã®ãŒã‚ã‚“ã©ãã•ã„ã®ã§ Ubuntu 16.04 ã«ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ«ã—ãŸ. Linux ã«è©³ã—ã„訳ã§ã¯ãªã„ã®ã§, ã‚ãã¾ã§ã“ã‚Œã¯è§£æ±ºäº‹ä¾‹ã®1ã¤ã§ã‚ã£ã¦æ£ç”ã§ãªã, 自己責任ã§ã‚ã‚‹ã“ã¨ã«æ³¨æ„. 環境・ãƒãƒ¼ã‚¸ãƒ§ãƒ³ç‰ã¯ä»¥ä¸‹ã®é€šã‚Š. 2017/2/4追記: 最新版ã§å†ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ«ã—ãŸã®ã§ãƒãƒ¼ã‚¸ãƒ§ãƒ³ã®è¨˜è¿°ã‚’変更ã—ãŸ.ãªãŠç¾æ™‚点ã§ã¯CUDAã¯7.0以上, cuDNNã¯3以上をサãƒãƒ¼ãƒˆã—ã¦ã„ã‚‹ã¨TensorFlowã«æ›¸ã‹ã‚Œã¦ã„ã‚‹. デスクトップ PC (AWS ãªã©ã«ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ«ã™ã‚‹æ–¹æ³•ã¯æŽ¢ã›ã°ä»–ã«æƒ…å ±ã‚ã‚‹ã¯ãšãªã®ã§ãã£ã¡å‚ç…§) グラフィックボード: GTX 970 OS: Ubuntu 16.04 (64 bit) -> デスクトップ環境㯠Xubuntu 推奨 nVidia ドライãƒ: 3
Conda: Myths and Misconceptions | Pythonic Perambulations
I've spent much of the last decade using Python for my research, teaching Python tools to other scientists and developers, and developing Python tools for efficient data manipulation, scientific and statistical computation, and visualization. The Python-for-data landscape has changed immensely since I first installed NumPy and SciPy from via a flickering CRT display. Among the new developments sin
conda 㧠python ã®ç’°å¢ƒã¤ãã‚Š
stfuawsc_itg_advent2014_4_conda.md ã“れ㯠stfuawsc_itg Advent Calendar 2014 4日目ã®è¨˜äº‹ã§ã™ã€‚ プãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ã‚’ã—ã¦ã„ã‚‹ã¨ã€ã„ã‚ã„ã‚ãªãƒãƒ¼ã‚¸ãƒ§ãƒ³ã®ç’°å¢ƒã‚’è¡Œã£ãŸã‚Šæ¥ãŸã‚Šã—ãŸããªã‚‹ã“ã¨ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ãŸã¨ãˆã°è¨€èªžå‡¦ç†ã¯ python 2 㸠nltk を入れã¦ã‚„ã‚ŠãŸã„。シミュレーション㯠python 3 㸠numpy 入れã¦ã‚„ã‚ŠãŸã„ã¨ã‹ã€‚ ãã†ã„ã†ãµã†ã«è¨€èªžã‚„モジュールã®ãƒãƒ¼ã‚¸ãƒ§ãƒ³ã‚’ã„ã‚ã„ã‚組åˆã›ãŸç’°å¢ƒã‚’気軽ã«åˆ‡ã‚Šæ›¿ãˆã‚‰ã‚Œã‚‹ã¨ä¾¿åˆ©ã§ã™ã€‚ 実際ãã†ã„ã†ã“ã¨ã‚’å¯èƒ½ã«ã™ã‚‹ãƒ„ールã¯ãŸãã•ã‚“ã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚virtualenv, pyenv ãªã©ã€‚ ã“ã“ã§ç´¹ä»‹ã™ã‚‹ conda ã¨ã„ã†ãƒ„ールもãã®1ã¤ã§ã™ã€‚ virtualenv ãªã©ã§ã¯ã€ãƒ¢ã‚¸ãƒ¥ãƒ¼ãƒ«ã‚’入れるã¨ãã¯é€šå¸¸ã® python ã®æµå„€ã§ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ«ã™ã‚‹ã®ã§ã™ãŒã€ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ«ãŒã†ã¾ãã„ã‹
pyenvã§pythonã®ç´°ã‹ã„ãƒãƒ¼ã‚¸ãƒ§ãƒ³ã‚’指定ã™ã‚‹æ–¹æ³• - blog.ton-up.net
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pyenv ã® Anaconda/Miniconda 対応ã«ã¤ã„㦠- Qiita
2015 年㯠td-client-python ã®ãƒªãƒªãƒ¼ã‚¹ã«å§‹ã¾ã£ã¦ (æ£ç¢ºã«ã¯ 2014 å¹´ã® Advent Calendar ã® Python Pandasã‹ã‚‰ãƒˆãƒ¬ã‚¸ãƒ£ãƒ¼ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’å©ã?)ã€Treasure Data ã«ã¨ã£ã¦ã® Python 元年ã¨å‘¼ã¶ã“ã¨ã®ã§ãã‚‹å¹´ã ã£ãŸã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ 何㋠td-client-python ã«ã¤ã„ã¦æ›¸ã“ã†ã‹ã¨ã‚‚æ€ã£ãŸã®ã§ã™ãŒã€ã‚½ãƒ¼ã‚¹èªã‚ã°åˆ†ã‹ã‚‹ã‚ˆã†ãªã“ã¨ã‚’書ã下ã—ã¦ã‚‚ã‚ã¾ã‚Šé¢ç™½ããªã„ã®ã§ã€ã‚½ãƒ¼ã‚¹ã‚’èªã‚“ã§ã‚‚よã分ã‹ã‚‰ãªã„ã¨ä¸€éƒ¨ã§è©•åˆ¤ã® pyenv ãŠã‚ˆã³ pyenv-virtualenv ã®å®Ÿè£…ã«ã¤ã„ã¦ã“ã®æ©Ÿä¼šã«ä¸€éƒ¨èª¬æ˜Žã—よã†ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ã¶ã£ã¡ã‚ƒã‘ Treasure Data ã¨ã‚ã‚“ã¾ã‚Šé–¢ä¿‚ãªã„ã‘ã©ã€td-client-python ã®ãƒ†ã‚¹ãƒˆã«ã‚‚ pyenv 使ã£ã¦ã‚‹ã— Advent Caledar ã«æ›¸ã„ã¦ã‚‚許ã•ã‚Œã‚‹... ã¯ãšã€‚ pyenv ã¨ã¯
Python Conda Tips - Qiita
# 仮想環境を作æˆ(virtualenvçš„ãªã‚‚ã®) conda create -n my_env numpy scipy # 仮想環境ã®ä¸€è¦§ã‚’表示 conda info -e # 仮想環境を有効化 activate my_env # Windows source activate my_env # Max/Linux # 仮想環境ã«è¿½åŠ ã§ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ«(ãƒãƒ¼ã‚¸ãƒ§ãƒ³ã‚’指定ã™ã‚‹å ´åˆconda install scipy=0.12.0ãªã©) conda install scikit-learn # condaã§å–å¾—ã§ããªã„ã‚‚ã®ã«ã¤ã„ã¦ã€pipã§ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ«(仮想環境ã«pipを入れã¦å¯¾å¿œ) conda install pip pip install Flask # condaã§ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ«ã—ãŸãƒ©ã‚¤ãƒ–ラリを書ã出㗠conda list --export > conda_requirements.tx
リリースã€éšœå®³æƒ…å ±ãªã©ã®ã‚µãƒ¼ãƒ“スã®ãŠçŸ¥ã‚‰ã›
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Install Python with NumPy, SciPy and Matplotlib on macOS Big Sur (Intel version) | Solarian Programmer
anacondaã§tensorflowをインストールã™ã‚‹éš›ã®æ³¨æ„点 - Qiita
Condaã§ä½œã£ã¦ã‚‹ä»®æƒ³ç’°å¢ƒã®åˆ‡ã‚Šæ›¿ãˆã‚’Jupyter上ã§ç°¡å˜ã«è¡Œã†æ–¹æ³• - Qiita
Prettyplotlib | Anaconda.org
Getting Started
pyenv-vertualenvã§condaã®envを特定ディレクトリã«é©ç”¨ã™ã‚‹ - Qiita
Macã®Python環境をpyenvã§ã‚»ãƒƒãƒˆã‚¢ãƒƒãƒ— + awscliã®ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ« - Qiita
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