KO
|
EN
gitlite — search
Search
#typescript
#ai-agents
#ai
#dsh-plugin
#deepseek-harness
#open-source
#cli
#claude-code
#codex
#developer-tools
#react
#windows
DMIA2018_Fall_public
★ 66
Open GitHub ↗
No description available.
Download README (.md)
Explore Similar Repositories
CodeIgniter-integration
:
基于CI框架3.1.9的hmvc模式整合的一些插件和常用功能
WEB-Sekolah
:
Source Code untuk Web sekolah (CMS)
AutomanTools
:
AutomanTools is an open-source software for self-driving AI.
DoNew
:
Repository for storing quantum computing algorithms.
awesome-acme
:
A curated list of resources for the plan9 acme editor
// repository documentation
Was this content helpful?
★ 0
(0 ratings)
Select Rating:
★
★
★
★
★
Submit Feedback
Recent Feedback
×
Download README
Do you want to download the
README.md
file for
DMIA2018_Fall_public
?
Download (.md)
# Инструкция по настройке репозитория. 0. Если у вас не установлен python, установить его можно с помощью установки miniconda https://conda.io/docs/user-guide/install/index.html. Скачивать можно miniconda любой версии, далее мы сделаем отдельное виртуальное окружение для наших задач. Если питон уже установлен, шаг можно пропустить. Теперь нам нужно создать виртуальное окружение, для этого можно воспользоваться virtualenv или conda. # Вариант 1 (virtualenv): 1. Нужно установить утилиту virtualenv. [Сайт с документацией и описанием, что это такое и как установить](https://virtualenv.pypa.io/en/stable/userguide/) . Работая с virtualenv, вы сможете гарантированно запускать скрипты с теми же версиями библиотек, что и на лекциях и семинарах. 2. Создайте окружение для python3.6 командой `virtualenv -p python3.6 <path_to_dir_where_env_will_be_stored>` 3. Активируйте его командой `source <path_to_the_dir/bin/activate>`, для выхода используйте команду `deactivate` # Вариант 2 (conda): 1. В этом варианте для создания виртуального окружения мы воспользуемся conda, которую установили в шаге 0. 2. Создаем окружение для python3.6 командой `conda create -n py36 python==3.6`. Обратите внимание на инструкции в конце установки, там будет написано, [как активировать окружение](https://conda.io/docs/user-guide/tasks/manage-environments.html#activating-an-environment). 3. Активируйте его указанной выше командой. # Установка библиотек и запуск Jupyter Notebook 4. Теперь у вас есть отдельная версия Питона, с которой можно делать что угодно, не боясь, что это затронет другие ваши проекты. 5. Установите необходимые пакеты командой `pip install -r <path_to_rep_requirements.txt>`. Этот файл будет находится в репозитории курса, в нём будут перечислены все необхожимые библиотеки с указанными версиями. Выполнив команду, вы получите такую же кофигурацию библиотек, которая используется на семинарах и лекциях. 6. Большую часть кода мы будем писать и изучать в jupyter notebook (нужные пакеты указаны в файле requirements.txt). Нужно поднять сервер Jupyter Notebook. Для это это выполните команду `jupyter notebook --port 3040 --port-retries=0 --ip='*' --no-browser`. Теперь вы можете зайти в браузере на страницу `http://localhost:3040/tree` и увидеть проводник. Корневой папкой будет та, находясь в которой, вы выполнили команду запуска. 7. Если вы уже пользовались Jupyter Notebook, то добавьте в него созданное ранее виртуальное окружение как новый Kernel. Как это сделать наглядно описано [здесь](https://anbasile.github.io/programming/2017/06/25/jupyter-venv/). Теперь вы сможете запускать ноутбуки в этом окружении. При запуске ноутбука справа сверху должно быть указано python 3.6, если же этого не произошло, вы можете переключиться на нужное ядро через Kernel > Change kernel прямо в отрытом ноутбуке с кодом.
