This is the readme for ...The codes have been tested on Ubuntu 16.04 + tensorflow 1.1 + Python 2.7 Dependences: 1. Tensorflow 2. Winner Channel Model Get Start: cd ./DNN_Detection python Example.py
python 2.7 测试通过 License Copyright 2015 Jianan - qinxiandiqi@foxmail.com Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with the ...
and Python code was run using Python v2.7 (compatible with Python 3). For MongoDB drivers, you can choose to use the latest available version. These are pretty common types of software, and their ...
developed on Linux Ubuntu version 9.04, Microsoft Windows XP, and Windows 7. Who this book is for This book is for Python programmers wanting simple, clear examples of graphic programming using ...
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在本例中,GDAL的版本为2.2.4,且是针对Python 2.7(cp27)编译的,并且是为64位(win_amd64)系统设计的。因此,如果你的Python环境是2.7.x且是64位的,这个GDAL版本将是合适的。 安装GDAL的步骤如下: 1. **下载...
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如果使用的是Python 3,将`python2.7`替换为`python3`。 至此,Ubuntu上的OpenCV 3.2开发环境已经成功安装。可以参考`ubuntu安装Opencv32开发环境.pdf`中的详细指南,以获取更深入的了解和可能出现的问题解决方案。...
在Ubuntu 14.04上搭建Python 3.4 + PyQt5.3.2 + Eric6.0的开发环境需要一系列步骤,因为系统默认安装的是Python 2.7和部分Qt4库,但我们需要Qt5和PyQt5。以下是详细步骤: 1. **Python 3.4**: Ubuntu 14.04已经预装...
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Ubuntu/Debian 安装指南: 为了解决问题 “导入错误:无法导入名称 _compare_digest” 请安装python 2.7.9: ...$ mkvirtualenv -p ~ /.localpython/bin/python2.7 petri_net --no-site-packages $ workon petri_net
echo 'export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/usr/local/lib/python2.7/dist-packages' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` 现在,你可以使用Python测试OpenCV是否成功安装: ```python import cv2 print(cv2.__version__)...
sudo ln -s /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/cv2.so /usr/lib/python2.7/dist-packages/cv2.so ``` (这里假设你正在使用Python 2.7,如果是Python 3,则应指向相应的Python版本) 最后,你可以测试安装...
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该代码使用Tensorflow r1.7在Ubuntu 14.04下使用Python 2.7和Python 3.5进行测试。代码中包含测试用例。模型使用固定图像标准化。在中科院自动化所,WebFace数据集已经被用于训练。该面部检测后,该训练集包括总共...
site.addsitedir('/usr/local/lib/python2.7/dist-packages') ``` 然后重启Python解释器。 至此,OpenCV 3.1.0已经在Ubuntu上成功安装。你可以通过编写简单的代码来测试OpenCV的功能,例如读取和显示一张图片。 ...
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Python 2.7版本虽然已过期,但在很多教程和项目中仍然被广泛使用。对于Linux用户,推荐使用Ubuntu 16.04作为开发环境。为了更好地管理和隔离不同项目所需的Python环境,可以采用virtualenv和virtualenvwrapper。...