1、下载gradle.org/releases/ 我是7.3.3 2、下载studio https://developer.android.google.cn/studio/ 一路安装，最好要修改一下安装路径（方便自己知道安装到哪了），或者记一下安装理解 3、下载sdk --不用下载，studio 安装会自动安装（在安装sdk的时候，是可以自己指定安装路径的） 步
https://blog.csdn.net/blbyu/article/details/126152202 可用，java1.8环境配置 最主要的是这个步骤，小心仔细看清楚 java1.8 下载 地址 https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#java8-windows 往下拉可用看到jdk8版本下载即可
一、实验目的 熟悉实验环境 熟悉Linux基本操作 二、实验要求 （一）任务 请根据实验环境安装文档，完成特定开源软件的安装 （二）实验报告 请用Markdown排版，提交在博客园班级作业区，不熟悉Markdown的同学可参考Markdown示例 仅需提交一张截图包含以下信息： 安装目录信息：/home/用户名/学号 在
上期描述了如何在Windows下安装官方的Python3.8，本期描述如何安装Anaconda。建立Python环境这个话题，为何要大费周章、不厌其烦的叙述呢，主要的原因是： 所有的语言在设计时，都假定运行在一个纯净的环境下，但现实往往不是如此。经常在Windows下会安装多个版本的Python； Python在设计之
neovim环境搭建 安装新版本neovim sudo apt install software-properties-common sudo apt update sudo add-apt-repository ppa:neovim-ppa/stable sudo apt install neovim nvim --version 安装lsp依赖 安装pip sudo apt install python3-pip sudo apt install python3-ven
Linux环境搭建 安装VNware虚拟机 我在腾讯下载中心直接下载点普通下载就可以了 https://pc.qq.com/detail/0/detail_21600.html 来到安装目录选择一个自己喜欢的目录主要不要中文 点击下一步 最好取消勾选下列的2个选项可以省点事 点击许可证 选择一个许可证输入 VMware Workst
配环境 (base) root@dev-caixukun-caixukun-caixukun:~/pycharm-2019.3.1/bin# ./pycharm.sh 放在这 然后： conda create -n name python=3.6 conda activate name
安装python3和pip3 安装docker 安装docker-compose 上传解压vulhub-master.zip 启动漏洞环境：进入某漏洞目录，执行docker-compose up -d 关闭漏洞环境：在某漏洞目录，执行docker-compose down
Django是基于Python的Web框架，依赖Python环境，所以需要提前安装好Python解释器。 关于Python的安装，请参考https://www.liujiangblog.com站点中Python教程的相关部分，这里不再赘述。 建议安装最新版本的Python！ Django各版本对Python版本的依赖关系如下表所示： Django 版本 Python 版
⬇️ 点击“下方链接”，提升测试核心竞争力！ >>更多技术文章分享和免费资料领取 01 性能环境要考虑的要素 系统逻辑架构，即组成系统的组件、应用之间的结构、交互关系的抽象。最简单最基本的就是这三层架构。 三层逻辑结构图 客户层：用户请求端。 Web层：处理客户端所有的业务请求逻辑和
1）获取node.js安装包 Node.js 安装包及源码下载地址为：https://nodejs.org/en/download/ （2）Linux 上安装 Node.js wget https://nodejs.org/dist/v16.13.1/node-v16.13.1-linux-x64.tar.xz // 下载tar xf node-v16.13.1-linux-x64.tar.xz // 解压cd node-v16.13.1-linux-x64解压文件
本文主要澄清了敏捷开发、持续集成、持续交付1.0、持续交付2.0 、持续部署、DevOps、研发效能七个概念，以便我们在后续相关工作和实践中能清楚地辨别。 一张图区分 上图涉及各个概念的范围和主要区别，更细致的区别请见下面拆解。从上图中我们可以得到研发效能主要关注点还是在
一、下载地址 https://www.python.org/downloads/ 二、安装软件 这里介绍Windows系统下python环境安装 Install Now：为默认安装（不建议），不然会把环境自动安装到个人目录里，找起来很麻烦 Customize installation：自定义安装 默认安装跟傻瓜式安装没区别就不必介绍了 下面为自定义安装
==================================STM32概念==================================一、什么叫STM32 ST:意法半导体 M :ARM公司的cortex-M内核 32:32位单片机 STM32：ST公司基于ARM公司的cortex-M内核开发的32位单片机 二、STM32能做什么产品 无人机 智能手环 机器人 3D打印机 扫地
Spring initializer 使用initialier简化配置包的过程 启动项目 在application.properties修改端口（8080已被占用） server.port=8081 server.servlet.context-path=/community http://localhost:8081/community/访问项目
查看本机npm镜像 npm config get registry 默认镜像： https://registry.npmjs.org 淘宝镜像： http://registry.npm.taobao.org/ 设置淘宝镜像 npm config set registry http://registry.npm.taobao.org/ 使用镜像管理工具 nrm 切换 安装nrm npm install -g nrm 查看镜像 nrm ls 切换
〇、序 一、什么是Anaconda？ 1. 简介 2. 特点 3. Anaconda、conda、pip、virtualenv的区别 ① Anaconda ② conda ③ pip ④ virtualenv ⑤ pip 与 conda 比较 → 依赖项检查 → 环境管理 → 对系统自带Python的影响 → 适用语言 ⑥ conda与pip、virtualenv的关系 二、An
前言 前几天想用 burp 抓包来着，发现 burp 突然不能用了，重装了 burp 发现还是不能用，意识到是 java 环境出了问题。在之前有段时间没玩 CTF ，去搞开发了，于是java环境糊里糊涂改成了 JAVA 18 ，结果之前的 burp 只能用 JAVA 8 的环境运行，并且后来还下了一个新版的 burp ，需要在 JAVA
1 nvm（node version manager）的安装和使用（管理node版本） 下载地址：https://github.com/coreybutler/nvm-windows/releases 选择想要的版本，点击nvm-setup.zip可直接下载 安装：安装路径需要全英文，并选择nodejs的安装路径 安装完毕之后 nvm -v 可查看版本 2 下载node 进入nvm安装目录，打开
在使用npm安装一些包时，经常要用到npm install这个命令，而对后面跟着的参数–save和–save-dev经常搞糊涂，那我们来看下这两者到底有啥区别。 devDependencies用于本地环境开发时候所需要的依赖包。 dependencies用户发布环境，生成上所需要的依赖包 后面部分为–save -dev 的情况会使
案例需求分析 案例：用户信息查询列表展示 需求：用户信息的增删改查操作 设计： 技术选型：Servlet+JSP+Mysql+JDBCTempleat+Duird+BeanUtils+tomcat 数据设计： --使用数据库 create table user( --创建表 id int primary key auto_incremen
由于公司有多套相对独立测试环境，每次迭代上线后，需要对nginx进行同步。同步主要分为html目录文件同步和nginx conf文件同步。html的同步方式比较简单，对于没有特殊需求的环境，直接将整个html目录同步过去;对于有特殊目录要求的环境，则针对特殊目录进行同步即可。 对于conf文件，一般都放
1 转到setting.json 使用快捷键CTRL + SHIFT +P 从调出的窗口中输入'python'，选择解释器（Interpreter） 2 查看当前环境 3 选择目标环境 4 测试
参考anaconda官方文档：https://docs.anaconda.com/anaconda/ 通常我们使用命令： conda create -n env_name python=x.x 创建一个环境，但是此时环境默认 $HOME/.conda/envs/env_name，在激活这个环境的时候，可以使用命令： source activate env_name 退出命令： source deactivate env_nam
