windows之家1.win10系统怎么安装 numpy
安装win10系统步骤：
1、用【u深度u盘启动盘制作工具】制作u盘启动盘，插入电脑usb接口，设置好开机启动项进入u深度主菜单界面，选择“【02】u深度win8pe标准版（新机器）”并回车，
2、在u深度pe装机工具中，点击“浏览”按钮选择win10系统镜像安装在c盘中，点击确定即可。
3、程序提醒执行还原操作，勾选“完成后重启”复选框，然后点击确定，
4、接着是程序还原过程，还原成功后会重启计算机，然后进行程序安装过程，请耐心等待。
5、程序安装结束就可以进行电脑常规设置了，设置完便进入win10系统桌面，等待部署结束就可以使用了。
2.如何安装numpy win10
步骤如下：
1、用【u深度u盘启动盘制作工具】制作u盘启动盘，插入电脑usb接口，设置好开机启动项进入u深度主菜单界面，选择“【02】u深度win8pe标准版（新机器）”并回车，
2、在u深度pe装机工具中，点击“浏览”按钮选择win10系统镜像安装在c盘中，点击确定即可。
3、程序提醒执行还原操作，勾选“完成后重启”复选框，然后点击确定，
4、接着是程序还原过程，还原成功后会重启计算机，然后进行程序安装过程，请耐心等待。
5、程序安装结束就可以进行电脑常规设置了，设置完便进入win10系统桌面，等待部署结束就可以使用了。
3.win10下怎么安装tensorflow
如下的安装步骤请参考：
1. 安装Anaconda
选择相应的Anaconda进行安装，下载地址点击这里，下载对应系统版本的Anaconda，官网现在的版本是Anaconda 4.3.1 for python3.6。笔者安装的是4.3.0版本的。
就和安装普通的软件一样，全部选择默认即可，注意勾选将python3.6添加进环境变量。
这样Anaconda就安装好了，我们可以通过下面的命令来查看Anaconda已经安装了哪些包。
运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Prompt :
conda list
可以看到已经安装了numpy、sympy等常用的包。
2.安装Tensorflow
TensorFlow目前在Windows下只支持Python 3.5版本。
(1)打开Anaconda Prompt，输入清华仓库镜像，这样更新会快一些：
(2)同样在Anaconda Prompt中利用Anaconda创建一个python3.5的环境，环境名称为tensorflow ，输入下面命令：
conda create -n tensorflow python=3.5
运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Navigator，点击左侧的Environments，可以看到tensorflow的环境已经创建好了。
(3)在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境：
activate tensorflow
注：当不使用tensorflow时，关闭tensorflow环境，命令为：deactivate
(4)安装cpu版本的TensorFlow
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
注：这里没有介绍GPU版本的安装方法，GPU版本需要安装cuda8+cudnn5，如需要的请搜索其他博文。
这样tensorflow cpu版本就安装好了。
4.win10怎么安装tensorflow
1、开机后按下F2或者delete键，进入bios，设置成U盘驱动系统。不同品牌主板设置方法不同，所以设置方法请参阅主板说明书。
2、插上启动U盘，保存退出后重启电脑，会出现启动菜单。如图：
3、选择01进入pe。如图：
4、双击一键装机工具。如图：
5、必须保证机子里或者U盘内有win8.1的ghost系统备份。如图：
6、选择还原分区，如图：
7、按照提示操作，如图：
8、完成后重启电脑，如图：
9、系统安装完成，重启后进入win8.1系统
5.win10下怎么安装tensorflow
如下的安装步骤请参考： 安装Anaconda选择相应的Anaconda进行安装，下载地址点击这里，下载对应系统版本的Anaconda，官网现在的版本是Anaconda 4.3.1 for python3.6。
笔者安装的是4.3.0版本的。 就和安装普通的软件一样，全部选择默认即可，注意勾选将python3.6添加进环境变量。
这样Anaconda就安装好了，我们可以通过下面的命令来查看Anaconda已经安装了哪些包。 运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Prompt :conda list可以看到已经安装了numpy、sympy等常用的包。
2.安装TensorflowTensorFlow目前在Windows下只支持Python 3.5版本。（1）打开Anaconda Prompt，输入清华仓库镜像，这样更新会快一些： （2）同样在Anaconda Prompt中利用Anaconda创建一个python3.5的环境，环境名称为tensorflow ，输入下面命令：conda create -n tensorflow python=3.5运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Navigator，点击左侧的Environments，可以看到tensorflow的环境已经创建好了。
（3）在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境：activate tensorflow注：当不使用tensorflow时，关闭tensorflow环境，命令为：deactivate(4)安装cpu版本的TensorFlowpip install --upgrade --ignore-installed tensorflow注：这里没有介绍GPU版本的安装方法，GPU版本需要安装cuda8+cudnn5，如需要的请搜索其他博文。这样tensorflow cpu版本就安装好了。
6.scikit
出现这种情况主要是因为U盘启动时，默认使用EFI引导启动，而不是常见的MBR引导，所以会发生这种情况。这种情况常常出现在原来安装32位系统、现在改安64位系统的过程中。
解决方法一：出现上述问题后，直接把U盘拔掉插到其它电脑，把U盘里的efi文件夹和bootmgr.efi文件删掉，问题就搞定了，然后，再用这个U盘启动盘去装系统，就不会出现这种问题了。
删掉这两个文件夹跟文件的原因是因为从U盘安装会默认使用efi引导启动，删掉之后没有efi，就默认用mbr启动了。
另外，我之前用光盘刻录过win10，给朋友安装的时候，也一样出现这种问题，但是问题是我的光盘是一次读写的，无法像U盘一样进去把那两个文件夹删掉，所以对于光盘我也不知道怎样弄。但是，奇怪的是，我自己的电脑也是用U盘安装的windows10 ，却没出现上述问题，我个人觉得是因为我的电脑比较老（09年底买的），不支持EFI启动的原因。什么是EFI呢？这是一种很重要的技术，统治电脑20多年的BIOS启动技术将来会被EFI代替，那时，在BIOS设置界面（严格来说应该是EFI界面）装可以使用鼠标，也可以是中文，不再是晦涩难懂的英文，也不再是只能使用键盘操作了。
解决方法二：非预装win10机型出厂时，硬盘默认为MBR分区表格式，而UEFI模式仅支持在GPT分区表的硬盘上安装系统。
如果系统安装光盘中包含了UEFI信息，启动时可能会自动加载并进入UEFI模式，因此便会出现“ windows无法安装到这个磁盘，选中的磁盘具有MBR分区表，在EFI系统上，windows只能安装到GFT磁盘”的提示。
建议您尝试以下方法：
开机按ESC键，会显示两个光驱或者U盘的选项，选择光驱名称前没有UEFI的选项启动，即可正常把系统安装在MBR分区表硬盘上。
解决方法三：进入主板选择启动的项目、比如F8、F11之类、u盘启动里有2项、一个是EFI启动、一个是普通启动、安装64位系统、选了EFI启动，就会出错，应该选普通启动。如果光盘安装，进BIOS看看， EFI进入bios看到UEFI状态时，Enabled 如果是启用状态，那么把他禁用掉看看（改为disabled），保存重启，选择光驱启动。但不能选择第uefi的光驱模式。
7.如何在win10安装synctoy
一、服务器说明：
二、安装SyncToy:
SyncToy v2.1工具大小：2.9M
安装要求：安装之前须安装Microsoft.net frameworks
默认安装路径：C:Program FilesSyncToy
在本次运用中，将SyncToy安装在10.134.130.104中。安装完成后看到的SyncToy运行界面如图 一。
三、使用SyncToy:
安装完成SyncToy后，开始进行同步资料夹设置。
点击主界面下方的“Create New Folder Pair”按钮创建一对新的操作目录，程序弹出如图
二的窗口。在这个窗口的标题栏中我们可以看到操作一共分为四个步骤，操作上非常简便。点击“Left
Folder”下的“Browse”按钮，选择左目录的路径。在此我们选择本机存放ASP文件夹的目录路径C:webProgram，选择好后点击
“Next”进入第二步设置。
8.重装系统后（win10）如何配置anaconda(3)?
1. 设置好GPU开发环境，安装cuda8.0和cudnn5.12. 安装Anaconda3-4.3.1-Windows-x86_64，默认Python版本为3.63. 安装完以后，打开Anaconda Prompt，输入清华的仓库镜像，更新包更快：conda config --add channels/balancap/SSD-Tensorflow.git，或者下载压缩包解压5. 解压TensorFlowssd目录下的/checkpoint里的ssd_300_vgg.ckpt.zip，得到模型参数6. 安装pycharm-community-2017.1.2.exe,python编辑器，File->Setting->Project:Python->ProjectInterpreter：修改Python版本到TensorFlow工作空间下的python7. 在notebook下新建工程，新建test_ssd.py文件8. 在pycharm中打开ssd_notebook.ipynb，复制非注释的内容至test_ssd.py下9. 修改test_ssd.py:# Test on some demoimage and visualize output.#path = '../demo/'#image_names = sorted(os.listdir(path))#print(image_names)#for it in image_names:cam=cv2.VideoCapture(0)success, img = cam.read()while success:#img = cv2.imread(path+it)#mpimg.imread(path + it)t1=cv2.getTickCount()rclasses, rscores, rbboxes = process_image(img)visualization.bboxes_draw_on_img(img,rclasses, rscores, rbboxes, visualization.colors_plasma)t2=cv2.getTickCount()print('time consumption:%.3f ms'%(1000*(t2-t1)/cv2.getTickFrequency()))cv2.imshow('test',img)c=cv2.waitKey(1)if c==27:break# visualization.bboxes_draw_on_img(img, rclasses,rscores, rbboxes, visualization.colors_plasma)#visualization.plt_bboxes(img, rclasses,rscores, rbboxes)success, img = cam.read()10. 运行程序test_ssd.py。
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