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在苹果电脑怎么安装python

Answer

在苹果电脑上安装 Python 的步骤如下:

  1. 点击电脑“系统”,直接输入“cmd”,点击回车,打开命令窗口。
  2. 在命令窗口中,粘贴入以下代码,确认是否有 Python。
  3. 粘贴入以下代码,确认是否有 pip。
  4. 两步命令输入完,核对一下。如果有的话,会分别显示出版本号,可以跳过“安装环境这一步,直接到“二、部署项目”。如果没有的话,需要安装以下步骤:
    • 先进行 Python 的安装,安装包可以通过以下链接下载:python-3.12.3-amd64.exe
    • 按照 Python 安装步骤进行安装。
  5. 安装完成后,关闭窗口,再次运行上述两行命令确认是否安装成功。

需要注意的是,mac 系统与 windows 系统步骤类似,只是打开命令符的命令些许不同,遇到问题可以问大模型。

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References

梦飞:在自己的电脑上部署COW微信机器人项目

1、点击电脑“系统”,直接输入“cmd”,点击回车,打开命令窗口2、在命令窗口中,粘贴入以下代码,确认是否有python3、粘贴入以下代码,确认是否有pip4、两步命令输入完,核对一下如果有的话,会如上图一样,分别显示出版本号。那么可以跳过“安装环境这一步,直接到“二、部署项目””如果没有的话,会如下图所示,那么需要安装下边的步骤,一步一步安装。5、先进行python的安装,我帮你把python的安装包已经下载好了,直接点击下载:[python-3.12.3-amd64.exe](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/Mppibam0YoMKzixftekcxLQPnwe?allow_redirect=1)5.1 python安装步骤:5.2关闭窗口,再次运行那两行命令会发现已经有了。

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[title]张梦飞:【全网最细】从LLM大语言模型、知识库到微信机器人的全本地部署教程[heading1]六、本地Hook或COW机器人以下二选一,建议先选择COW注意:本教程完成后,程序将在你的电脑本地运行,假如你关掉了窗口,那么进程也就结束。所以,如果你想让AI持续使用,就必须保持窗口打开和运行,也就是电脑不能关。以下教程以windows10系统为例/mac系统步骤也是一样,只是打开命令符的命令些许不同,遇到问题问大模型就好了二、安装环境1、点击电脑“系统”,直接输入“cmd”,点击回车,打开命令窗口2、在命令窗口中,粘贴入以下代码,确认是否有python3、粘贴入以下代码,确认是否有pip4、两步命令输入完,核对一下如果有的话,会如上图一样,分别显示出版本号。那么可以跳过“安装环境这一步,直接到“二、部署项目””如果没有的话,会如下图所示,那么需要安装下边的步骤,一步一步安装。5、先进行python的安装,我帮你把python的安装包已经下载好了,直接点击下载:[python-3.12.3-amd64.exe](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/FQGIbH2OfoYObvxX4IwckLbknvc?allow_redirect=1)5.1 python安装步骤:5.2关闭窗口,再次运行那两行命令会发现已经有了。三、部署项目6、下载COW机器人项目,也给你准备好了,直接下载,然后解压缩。

1、安装部署ComfyUI 副本

1.系统:Windows7以上(就不要为难XP老师傅了)。2.显卡要求:NVDIA独立显卡且显存至少4G起步。3.硬盘留有足够的空间,最低100G起步(包括模型)。4.注:mac系统,AMD显卡,低显卡的情况也可以安装使用,功能不全,出错率偏高,严重影响使用体验个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。5.下载并更新Nvidia显卡驱动下载地址https://www.nvidia.cn/ geforce/drivers/[heading1]二、下载并安装所需要环境[content]依次下载并安装python、Git、VSCode,安装过程中一直点击勾选对应选项,一直下一步。1.安装Python https://www.python.org/downloads/release/python-3119/file:python-3.11.9-amd64.exe安装的时候选中“将Python添加到系统变量”1.安装VSCode https://code.visualstudio.com/Downloadfile:VSCodeUserSetup-x64-1.90.0.exe3、安装Git https://git-scm.com/download/winfile:3-Git-2.39.2-64-bit.exe4、安装CUDAhttps://developer.nvidia.com/cuda-12-2-0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_networkfile:cuda_12.2.0_536.25_windows.exe

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ChatGPT与Sora 是不是只有苹果手机或苹果电脑才能注册与登入?
ChatGPT 注册与登录: 苹果系统: 中国区正常无法在 AppleStore 下载 ChatGPT,需切换到美区。美区 AppleID 注册教程可参考知乎链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/696727277 。 最终在 AppleStore 搜到 ChatGPT 下载安装,注意别下错。 打开支付宝,地区切换到美区任意区,购买【App Store&iTunes US】礼品卡,按需要金额购买(建议先买 20 刀),然后在 apple store 中兑换礼品卡,在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus,中途不想继续订阅可到订阅列表中取消。 会员不管在苹果还是安卓手机上购买的,电脑上都能登录。 注册美区 ID 详细步骤: 1. 电脑上打开 Apple ID 的注册页面:https://appleid.apple.com/ac 。 2. 填写验证码后点继续。 3. 到谷歌邮箱接收邮箱验证码。 4. 接着验证手机号码。 5. 验证完后会出现页面,此时美区 ID 已注册但未激活,切换到手机操作。 6. 打开 App Store,点击右上角人形头像。 7. 拉到最底下,点击退出登录,先退出国内的 ID。 8. 之后再点击右上角人形头像。 9. 手动输入美区 ID,会收到短信进行双重验证。 10. 之后完成美区的 ID 登录。 11. 随便找个软件下载,会弹出提示,点击“检查”进行激活。 12. 点击同意,进入下一页填写美国地址。 13. 若付款方式中没有“无”或“none”选项,输入街道地址和电话。 14. 至此,通过中国 IP、中国手机号、免信用卡成功注册一个美区 ID,可用于下载例如小火箭、ChatGPT、Discord、X、TikTok 等软件。 关于 Sora 的注册与登录相关信息未提及。
2024-12-16
未来,想要用AI更多,买苹果电脑还是windows电脑
在未来如果想要更多地使用 AI ,选择苹果电脑还是 Windows 电脑取决于您的具体需求和使用场景。 苹果电脑通常具有出色的稳定性和优化的操作系统,其硬件和软件的整合度较高,对于一些特定的 AI 应用,如基于苹果生态的开发和设计工作,可能会有较好的体验。 Windows 电脑则具有更广泛的硬件选择和软件兼容性。在 AI 领域,许多专业的软件和工具在 Windows 平台上也有良好的支持。 如果您更注重系统的稳定性和一体化体验,且对苹果的生态系统有偏好,那么苹果电脑可能是不错的选择。但如果您需要更多的硬件配置选择和更广泛的软件支持,Windows 电脑可能更适合您。 最终的决策还需综合考虑您的预算、具体的 AI 应用需求以及个人使用习惯等因素。
2024-11-01
python数据分析
以下是关于 Python 数据分析的相关内容: BORE 框架与数据分析: 自动驾驶产品经理的工作中会涉及大量数据分析,数据分析是一门独立完整的学科,包括数据清洗、预处理等。从工具和规模上,写 Excel 公式、用 Hadoop 写 Spark 算大数据等都属于数据分析;从方法上,算平均数、用机器学习方法做回归分类等也属于数据分析。 用 ChatGPT 做数据分析的工具: 1. Excel:是最熟悉和简单的工具,写公式、Excel 宏等都属于进阶用法,能满足产品的大部分需求。ChatGPT 可轻松写出可用的 Excel 宏。 2. Python:有很多强大的数据分析库,如 pandas、numpy 用于数据分析,seaborn、plotly、matplotlib 用于画图,产品日常工作学点 pandas 和绘图库就够用。一般数据分析的代码可用 Jupyter Notebook 运行,用 Anaconda 管理安装的各种包。 3. R 语言:专门用于搞统计,但 Python 通常已够用。 实践:用 Kaggle 的天气数据集绘制气温趋势折线图与月降雨天数柱状组合图: 1. 项目要求:绘制气温趋势折线图+月降雨天数柱状组合图,即双 y 轴的图形。 2. 打开数据集,分析数据:发现关键表头与数据可视化目的的关联。 3. 新建 Python 文件,开始编程:包括调用库、读取数据、数据处理、创建图表、添加标题与图例、保存并显示图形等步骤。 4. 试运行与 Debug:发现左纵坐标数据有误,重新分析数据集并修改代码,最终实现可视化目的。 关于 ChatGPT 的预设 prompt: 在特定的设置下,当发送包含 Python 代码的消息给 Python 时,它将在有状态的 Jupyter 笔记本环境中执行,有 60 秒的超时限制,'/mnt/data'驱动器可用于保存和持久化用户文件,本次会话禁用互联网访问,不能进行外部网络请求或 API 调用。
2025-04-14
从零开始学习python
以下是从零开始学习 Python 的相关指导: 一、最少必要知识与学习途径 1. 掌握最少必要知识,尽快开始并度过学习过程。 2. 参考。 3. 结合 ChatGPT,不懂的地方随时提问。 二、Python 是什么 1. Python 是一种高级编程语言,具有简单易学、功能强大、库丰富等特点。 2. 可以把 Python 想象成一个拥有很多工具(功能)的工具箱,能帮助完成画画、计算、整理东西等各种任务。 三、为什么使用 Python 1. 环境部署简单,下载两个软件,然后点点点就安装好了。 2. 语法简单,可读性强,是最适合小白的编程语言。 3. 应用广泛,可用于做网站、开发游戏、分析数据、自动化任务等。 四、Python 的起源 1. 1989 年,Guido van Rossum 在荷兰的 Centrum Wiskunde&Informatica(CWI)开始开发 Python。 2. 1991 年,Python 的第一个公开发行版 Python 0.9.0 发布,标志着 Python 正式诞生。 3. 1994 年,Python 1.0 发布,这是 Python 语言第一个具有稳定 API 的版本。 4. 2000 年,Python 2.0 发布,引入了列表推导式、内存管理和垃圾回收等特性。 5. 2000 年代初,Python 社区开始迅速增长,Python 的流行度上升。 6. 2008 年,Python 3.0 发布,不完全向后兼容,引入新的语法特性和改进,以提高语言的可读性和性能。 7. 2020 年 1 月 1 日,Python 2 正式停止支持,社区鼓励用户迁移到 Python 3。 8. 2020 年,Python 3.9 发布,引入了许多新特性,包括字典合并和更新操作符。 五、深入学习的内容 1. Python 基础 基本语法:了解变量命名、缩进等规则。 数据类型:熟悉字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等。 控制流:学习使用条件语句、循环语句控制程序执行流程。 2. 函数 定义和调用函数,理解参数和返回值。 了解作用域和命名空间,包括局部变量和全局变量的概念。 3. 模块和包 导入模块,学习使用 Python 标准库中的模块或第三方库。 了解如何安装和使用 Python 包扩展程序功能。 4. 面向对象编程(OOP) 类和对象:了解类的定义和实例化。 属性和方法:学习为类定义属性和方法,并通过对象调用。 继承和多态:了解类之间的继承关系和实现多态。 5. 异常处理 理解异常及其工作原理。 学习使用 try 和 except 语句处理程序错误。 6. 文件操作 文件读写:学习打开文件、读取和写入文件内容。 文件与路径操作:处理文件路径,列举目录下的文件。
2025-04-12
请帮我生成一个大三毕业论文的题目,专业是关于计算机应用的,技术栈:Python(Pandas/Matplotlib),MYSQL,生成可视化图表,可生成HTML网站,包含数据分析,需要有最基本的功能,最好与生活中的某些东西联系起来
以下是为您生成的几个与生活相关的计算机应用专业大三毕业论文题目,供您参考: 1. 《基于 Python 和 MySQL 的居民日常消费数据分析及可视化网站构建》 2. 《利用 Python 和 MySQL 分析城市交通流量数据并实现可视化与网站展示》 3. 《基于 Python 和 MySQL 的家庭能源消耗数据分析与可视化网站设计》 4. 《运用 Python 和 MySQL 对校园图书馆借阅数据的分析及可视化网站开发》 5. 《通过 Python 和 MySQL 研究城市空气质量数据的可视化分析与网站实现》
2025-04-11
python环境安装
以下是 Python 环境安装的步骤: 1. 点击电脑“系统”,直接输入“cmd”,点击回车,打开命令窗口。 2. 在命令窗口中,粘贴入以下代码,确认是否有 Python 和 pip。 3. 两步命令输入完,核对一下: 如果有的话,会分别显示出版本号。那么可以跳过“安装环境这一步,直接到“二、部署项目”。 如果没有的话,需要进行安装。 4. 安装 Python: 对于 Windows 系统,可以点击以下链接下载安装包: (有小伙伴说下载不了,可去公众号【Equity AI】回复“HOOK”获取下载地址:https://www.wenshushu.cn/f/ec5s5x1xo3c) 对于 Mac 系统,可以点击以下链接下载安装包: 5. 安装注意: 安装时务必勾选"Add Python to PATH"选项。 建议使用默认安装路径。 6. 安装完成后,关闭窗口,再次运行之前的两行命令确认是否安装成功。
2025-04-08
学习python为什么要安装pandas,juptyer
学习 Python 安装 pandas 和 Jupyter 的原因如下: 数据处理基础:pandas 是 Python 的核心数据分析支持库,提供了快速、灵活、明确的数据结构,旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。在数据处理中,如读取数据(pd.read_csv)等操作都依赖于 pandas 库。 开发环境:Jupyter Notebook 是一种交互式的编程环境,非常适合进行数据分析和探索性编程。它可以让您逐段运行代码,方便查看中间结果,并且能够将代码、文本和图像等内容整合在一个文档中,有助于更好地理解和展示数据分析的过程和结果。代码也适合在其他 IDE(如 PyCharm、VS Code)中运行。 在一些实践项目中,如基于泰坦尼克号数据集绘制堆叠柱状图及搭建预测模型、用 Kaggle 的天气数据集绘制气温趋势折线图与月降雨天数柱状组合图、鸢尾花数据多维分布探索与交互可视化实践等,都需要 Python 基础与环境配置,包括通过 pip 安装 pandas 库,以及在 Jupyter Notebook 或其他 IDE 中运行代码。
2025-04-08
帮我写一个基于python的新能源充电桩管理平台
很抱歉,目前知识库中没有关于基于 Python 的新能源充电桩管理平台的相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架和思路,您可以根据实际需求进一步完善和开发。 首先,您需要确定管理平台的功能需求,例如用户注册与登录、充电桩信息管理(包括位置、状态、充电功率等)、充电订单管理、计费系统、数据分析与报表等。 在技术实现方面,您可以使用 Python 的 Web 框架,如 Django 或 Flask 来构建 Web 应用。数据库可以选择 MySQL 或 PostgreSQL 来存储相关数据。 对于充电桩的状态监测和控制,可以考虑使用物联网技术,通过传感器获取充电桩的实时状态,并通过网络将数据传输到管理平台。 在计费系统方面,需要设计合理的计费规则和算法,并确保数据的准确性和安全性。 希望以上内容能为您提供一些帮助,祝您开发顺利!
2025-03-31
trae 推荐安装那个版本的 vscode插件
在 Trae 中安装 VS Code 插件可以通过以下方式: 1. 从 Trae 的插件市场安装: 在左侧导航栏中,点击插件市场图标,界面左侧显示插件市场面板。 搜索您想要的插件并在未安装列表中将其选中,界面上显示该插件的详情窗口,展示该插件的详细说明、变更日志等信息。 点击安装,Trae 开始安装该插件。安装完成后,该插件会出现在已安装列表中。 2. 从 VS Code 的插件市场安装: 前往。 搜索您想要的插件,例如:Pylance。 在搜索结果中,点击您所需的插件,您会前往该插件的详情页。 在详情页中,点击 Version History。 结合插件页的 URL 和 Version History 中的信息,提取出以下信息(以 Pylance 为例): itemName:URL Query 中的 itemName 字段,如截图中的 mspython.vscodepylance,并将小数点(.)前后的内容分成以下两个字段: fieldA:mspython fieldB:vscodepylance version:如截图中的 2025.1.102 使用提取出来的 3 个字段的值替换下方 URL 中的同名字段。 在浏览器中输入修改后的 URL,然后按下回车键,浏览器开始下载该插件。 下载完成后,返回 Trae 并打开插件市场。 将下载的.vsix 文件拖拽至插件市场面板中,Trae 开始自动安装该插件。安装完成后,该插件会出现在已安装列表中。 此外,如果 VS Code 插件市场中某个版本的插件依赖了新版 VS Code 中的某些接口,则可能会导致该插件与 Trae 不兼容。您可以查看该插件的 Version History,然后下载该插件的历史版本。 管理插件还包括禁用插件和卸载插件: 1. 禁用插件: 在 Trae 中,打开插件市场。 在已安装列表中,找到需禁用的插件。 鼠标悬浮至列表中的插件,然后点击设置>禁用。或点击该插件以打开其详情窗口,然后点击禁用。 2. 卸载插件: 在 Trae 中,打开插件市场。 在已安装列表中,找到需卸载的插件。 鼠标悬浮至该插件,然后点击卸载。或点击该插件以打开其详情窗口,然后点击卸载。
2025-04-19
comfyui如何本地安装
以下是在本地安装 ComfyUI 的详细步骤: 安装方式有两种,分别是安装到本地和安装到云端。本部分主要介绍本地安装方法。 本地安装方法: 1. 命令行安装: 这是普适性最强的方法,安装后二次遇到问题的概率相对较低,但对于不熟悉命令行以及代码的用户来说,可能会有一定的门槛。 ComfyUI 的源码地址在:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ,安装方法写在了 Readme 中。您也可以按照 Readme 文档进行操作。 如果会 Git 请在 Terminal 运行以下代码: 如果不会用 Git,推荐使用 Github 的客户端(https://desktop.github.com/)拉代码。 下载并安装好 Github Desktop 后,打开该应用。 然后打开 ComfyUI 的 Github 页面(https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI),点击右上角的绿色按钮,并点击菜单里的「Open with GitHub Desktop」,此时浏览器会弹出是否要打开 GitHub Desktop,点击「是」。 GitHub Desktop 会让您选择一个保存位置,按需调整,然后点击确定。看到下方特定界面,意味着完成了代码同步。 2. 安装包安装: 这种方法安装比较简单,下载就能用。 ComfyUI 的官方安装包:目前仅支持 Windows 系统,且显卡必须是 Nivida。下载地址是:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases ,只需下载最新的版本,解压就能使用。 安装完成后: 1. 节点存放目录:comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 2. 模型存放目录: 大模型:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints Lora:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras Vae:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 3. 模型共用:已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可,这样就不用重复下载模型了。找到您已经安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件,将后缀.example 删除,然后右键用记事本打开。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-04-10
trae如何安装
以下是 Trae 的安装步骤: 1. 由于 Trae AI 官网部署在海外,且其本身需要使用海外的大模型,所以需要通过 VPN 等方式科学上网。 2. 在官网(https://www.trae.ai/download)直接点击下载,Trae 会自动识别您的电脑芯片。 3. 下载完成后,如果是 Mac 系统,将左侧的 Trae 应用拖动到右侧的文件夹内;如果是 Windows 系统,双击 Trae 图标,即可完成安装。 4. 安装完成后,点击图标启动,进行以下简单设置: 选择主题背景和默认语言,可选择中文。 对于提供的 Cursor、VS Code 等其他 AI 编程工具的配置和插件迁移,如果是第一次使用类似工具,可直接点“Skip”选项。 对于不理解意思的设置,直接点“Skip”选项。 5. 选择合适的登录方式,登录方式包括 Google 账号登录、Github 账号登录、邮箱登录。如果没有账号,可新注册一个账号。推荐有余力的用户访问 Github 官网(https://github.com/)注册。 注意:Trae 仅在部分地区可用,可能需要开启科学上网。登录完之后,若出现“App Unavailable”提示,可能是所在地区不可用,此时需要开启科学上网。网页登录成功之后可以把科学上网关掉。
2025-04-08
linux下安装 anythingLLM
以下是在 Linux 下安装 AnythingLLM 的相关指导: 1. 安装地址:https://useanything.com/download 。 2. 安装完成后会进入配置页面,主要分为三步: 第一步:选择大模型。 第二步:选择文本嵌入模型。 第三步:选择向量数据库。 3. AnythingLLM 中有 Workspace 的概念,可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据进行隔离。 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式,提供了 Chat 模式(大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案)和 Query 模式(大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案)。 4. 完成上述配置后,即可与大模型进行对话。 此外,在 GitHubDaily 开源项目列表 2023 年复盘的 AIGC 部分中,也有关于 AnythingLLM 的介绍: 是一个可打造成企业内部知识库的私人专属 GPT!可以将任何文档、资源或内容转换为大语言模型(LLM)知识库,使得在对话过程中可引用到里面的内容。 本文的思路来源于视频号博主黄益贺,作者按照他的视频进行了实操,并附加了一些关于 RAG 的额外知识。
2025-03-27