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设备管理器-显示适配器 查看自己电脑显卡型号，https://developer.nvidia.com/cuda-downloads官网下载。注：nvidia-smi 大于等于nvcc --version，否则须根据显卡更新驱动。nvcc --version# 实际安装的CUDA版本（以此为准）nvidia-smi# 显示的是驱动支持的最高CUDA版本。CUDA支持算力调整至适合版本安装。选择匹配
Day 9 我们通过 Multi-Query 极大提升了检索的广度，但也引入了无关文档的“噪音”。今天是 Day 10，我们将引入 Re-ranking (重排序) 技术，这是 RAG 系统从“可用”迈向“高精度”的关键分水岭。本文将深度解析 Bi-Encoder 与 Cross-Encoder 的区别，并使用 HuggingFace CrossEncoder 构建重排序器，清洗检索结果，确保大模
核心是先创建 D 盘的 Conda 环境（利用 Conda 路径配置），再在该环境中安装 LangChain，所有包都会存储在 D 盘；验证关键：用查看安装路径，确认在 D 盘；后续使用需先激活 D 盘的环境，确保调用的是 D 盘的 LangChain。在PyCharm中新建LangChain项目时，直接选择我们刚才在D盘创建的环境。
《ComfyUI工作流报错排查指南》摘要：复现ComfyUI工作流时常见报错多由环境差异导致，主要包括插件/模型缺失、Module依赖包报错、文件缺失及内存不足等问题。解决方法包括：1)通过Manager管理器安装缺失插件；2)根据终端报错信息针对性安装依赖包；3)检查文件路径并补充缺失文件；4)通过设置虚拟内存或优化工作流解决OOM问题。建议结合终端日志、GitHub社区及AI工具进行问题定位，
服务器是在内网环境下，只能先本地打包好模型，然后放到服务器上再展开。cpu是aarch64架构的鲲鹏，因此海不得不先到华为云上租一个aarch64架构的服务器。
然后再vscode里面找你想要的python3.9.0版本就可以了。如果需要创建一个python3.9.0版本的。MindSpore version: 版本号。如果要安装，比如mindspore。说明MindSpore安装成功了。
课程特色本课程主要面向应用型、普通本科院校教学层次与培养目标基于华为鲲鹏云平台 中软国际合作课程进阶 嵌入企业实战项目。程序设计意识培养及程序设计能力训练。数据结构及其综合利用。
win10/win11 安装MindSpore CPU版 参考链接：https://www.mindspore.cn/install。
揭秘：不用 Conda，Python "光杆司令" 是如何指挥 GPU 跑大模型的？
Mamba是基于C++重写的Conda高性能替代品，完全兼容Conda生态。核心优势包括：采用C++实现依赖解析器和下载引擎，速度提升10-100倍；支持并行下载；内存占用更低。典型应用场景为复杂环境（如AI/大数据）部署和批量操作，简单环境仍可使用Conda。Mamba命令与Conda高度兼容，可直接替换使用。衍生工具包括轻量版Micromamba和预装版Mambaforge。建议新手先学Con
Day 4 我们解决了“记忆”问题，但机器人依然缺乏“眼力见”，无论我哭还是笑，它的语气都一样。今天是 Day 5，我们将攻克 情绪识别 (Emotion Recognition)。我将利用 通义千问 (Qwen) 强大的逻辑推理能力，构建一个“情绪侦探”中间件。它会在回复前先判断用户的情绪状态（开心/愤怒/悲伤），并利用 LangChain 的 LCEL 特性动态注入 System Prompt
昇腾npu设备上安装cann和torch，昇腾npu驱动、CANN 和 torch/torch_npu 三者之间的对应关系
摘要：本文提供2026年最新Miniconda+VSCode安装指南，适用于Windows/macOS/Linux系统。Miniconda（轻量版Conda）相比Anaconda更高效，仅50MB大小。安装步骤包括下载对应版本、配置PATH环境变量等。VSCode需安装Python核心插件和Pylance，并设置Conda解释器路径。建议为项目创建独立Conda环境以避免冲突。测试成功后，可便捷管
本文简要介绍了使用Anaconda创建和管理Python环境的步骤：首先在Anaconda Prompt中进入项目路径；然后通过conda create命令新建指定Python版本的环境；接着激活该环境；最后用pip安装requirements.txt中列出的所有依赖包。整个过程涵盖了从环境创建到依赖安装的基本操作流程。
本人只是个菜鸡，尝试学习pytorch的时候被安装下载所苦恼，甚至驱动都重装了几次了，只是想达到兼容。这个问题之前已经遇到过一次了，这次又遇到，却忘记怎么处理了，所以突然想写一篇文章把这个问题的解决方案记录下来，方便以后也希望能帮助到遇到类似情况的小伙伴。
ROS Bag 文件数据提取指南摘要 本文介绍无需完整ROS环境即可从.bag文件中提取图像和点云数据的方法： 环境配置 仅需安装rosbags、opencv-python和numpy三个Python包 文件分析 提供Python脚本查看bag文件内容，包括话题类型、消息数量和时长 图像提取 分析图像数据格式 批量提取RGB图像并保存为PNG格式 自动创建输出目录并处理异常 点云提取 保存原始点云
Windows系统下安装运行YOLOv12所需的flash_attn 包教程_assertionerror: import flashattention error!预编译 Wheel 文件与当前 Python 环境的平台、Python 版本、CUDA 版本或 PyTorch 版本不兼容。关于原环境CUDA12.1，要找到对应的包进行下载，因为网络原因，一直下载失败，以下内容为参考。因为安装原文中
在Anaconda3成功安装之后，可以通过设置系统环境变量来达到在系统prompt中直接使用Anaconda3的目的。
通过以上步骤，你的 Python 项目就能使用指定的 Conda 环境了。这样可以确保项目在一个独立、稳定的环境中运行，避免不同项目之间的依赖冲突。如果你还没有合适的 Conda 环境，可以先创建一个。打开终端或 Anaconda Prompt，执行以下命令创建一个名为。在激活的 Conda 环境中，直接使用 Python 命令运行项目的主脚本。例如，若项目的主脚本是。激活环境后，你可以在该环境中
在繁忙的工作中，有时间就研究下，创作在deepseek中、豆包、B站、CSDN等多方面学习过程中，记录关于模型微调的学习过程以供分享讨论。
本文介绍了miniconda和VScode的环境配置方法。miniconda作为轻量级Python环境管理工具，可创建多个独立Python环境。安装步骤包括下载、路径设置和镜像源配置。使用pip命令可安装opencv、matplotlib等第三方包。conda环境管理包括创建、删除和激活虚拟环境。最后说明在VScode中切换Python环境的方法：打开文件后点击右下角版本号选择所需环境。全文提供了
本文介绍了FFmpeg离线安装到服务器的通用解决方案。首先从官网下载适合平台的静态二进制文件（本案例使用amd64版本），然后上传到服务器并解压。接着将ffmpeg和ffprobe复制到用户bin目录，并设置PATH环境变量。最后通过ffmpeg -version命令验证安装是否成功。这种方法解决了conda/sudo无法安装FFmpeg的问题，适用于各种服务器环境。
无需复杂配置，直接使用预置环境，支持yolo全系列，包括最新的yolo12
本文详细介绍了使用Anaconda创建和管理conda虚拟环境的完整流程。主要内容包括：通过Anaconda Prompt创建指定Python版本的虚拟环境；激活/退出环境的方法；在环境中使用conda/pip安装包；查看已安装包和所有环境列表；以及删除不再需要的虚拟环境。这些操作能有效隔离不同项目的依赖关系，是Python开发中环境管理的重要工具。文中提供了Windows、Linux/macOS
• 在开始菜单中找到“Anaconda Prompt”（或“Miniconda Prompt”），右键以管理员身份运行。访问 Anaconda官网，点击“Download”按钮下载Windows版安装程序（推荐Python 3.x版本）。• 取消勾选“Learn more about Anaconda”等选项（除非需要查看教程）。• 选择“Just Me”（仅当前用户）或“All Users”（所
conda modelscope AI 大模型
之前在cmd中输入ffmpeg -version，能显示版本信息。但是在anaconda中，激活环境后再输入ffmpeg -version，就报错。1、在anaconda中直接使用pip install大概率会寄，即使能成功，速度也必然巨慢。
win+s 搜索并启动 anaconda prompt，输入下方代码（“env-name” 可以替换为我们想要的环境名；推荐安在默认路径，输入“conda install spyder”，单击回车即可，中间会要求输入yes/no，只需要输入“3. 将.txt文件保存为带 .bat 扩展名的文件，例如 StartJupyterNotebook.bat。4. 双击这个 .bat 文件，它就会自动打开命
项目是否共享缓存是否重复下载是否独立运行Conda 包（如 torch.tar.bz2）✅ 是❌ 否✅ 是环境文件夹❌ 否（独立）✅ 是运行互不影响✅ 是当你用创建第二个相同的环境时，Conda 会直接从本地缓存包 (pkgs)解压，不会重新下载两个环境互相独立但共用缓存资源。如果你想，我可以帮你写一条命令来查看你本地 conda 缓存大小或者帮你清理长期没用的包缓存（不影响现有环境）。Conda
Jupyter Notebook/Lab修改默认工作路径方法：1)找到配置文件（.jupyter目录下的.py文件）；2)取消#c.ServerApp.rootdir注释并填入目标路径；3)保存后重启即可生效。可通过Anaconda Prompt生成配置文件或查找路径。
一个本地离线、显存友好、支持语音克隆的 Spark‑TTS，分享给需要TTS模型的同学，有我的踩坑记录，尽可能帮大家避免不必要的麻烦。
我用conda创建了R=4.4.3的环境，然后直接用安装，发现会有一堆依赖问题导致无法顺利安装，然后就尝试用conda自己去安装。我先用了默认的conda包管理工具结果是一堆冲突，简单就说，我在当前的R=4.4.3环境下办不到。那我试试mamba呢？毕竟mamba可比conda快多了这下不报错了，但是我定睛一看，他这是要改我的R的环境啊！这肯定不能同意。那咋办呢？那就只能老老实实，自己解决依赖问题
设置搜索时显示通道地址 从channel中安装包时显示channel的url，这样就可以知道包的安装来源。conda config --remove channels [需要删除掉的镜像源网址]conda create -n 环境名称 python=3.9(python版本)使用Anaconda Prompt进行打开或者直接使用cmd打开。不要使用Windows PowerShell会激活不了环境
项目需要vllm进行模型支撑，所以需要做成开机自启保证现场部署，做了些调研，梳理了几种部署方式，例如docker部署、源码部署，脚本的不同自启方式，现在写下几种。
解决方法就是这里面 加号 的右边的下拉列表，点击Command Prompt（就是cmd）就可以创建cmd终端了，在cmd里面就可以了。如图可以看见*的位置没有激活，原因就是看右边，终端用的是powershell，而不是cmd。
Windows使用vllm本地部署DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B模型，无法调用API解决方法。
conda 清除 tarballs 减少磁盘占用 、 conda rename 重命名环境、conda create -n qwen --clone 当前环境
在 Windows 上，你可以通过开始菜单搜索 "Anaconda Prompt" 或者使用系统自带的命令提示符、PowerShell；在 macOS 和 Linux 上，你可以打开终端。注意，Conda 默认从 Anaconda.org 的默认通道下载软件包，但是也支持添加其他通道（比如。如果找不到想要的软件包，可以通过配置增加额外的通道来源。：如果使用了独立环境，那么你需要先激活这个环境。是你
配置vscode 环境下opencv-python的时候，创建并激活虚拟环境后，python是3.13版本，部署opencv默认版本（4.12），运行时找不到cv2模块。1. 进入虚拟环境，卸载原有版本opencv（4.12）3. 运行后发现找不到numpy模块，于是更新。2. 安装指定版本opencv(4.11)
本文分享了Python环境配置的心得体会。作者建议避免使用Anaconda Navigator，推荐使用Anaconda Prompt命令行工具以提高效率。详细介绍了创建conda环境的步骤：1)使用命令创建指定Python版本的环境；2)激活环境；3)验证环境配置。接着演示了如何添加所需库（以seaborn为例），最后说明在PyCharm中添加该环境的操作方法。文章强调命令行工具虽然对新手不太友
本文提供了在Windows环境下使用conda搭建GraphRAG的完整指南。内容包括：创建conda环境、安装系统依赖（CMake、C++工具）、PyTorch安装、克隆源码、Python依赖安装、环境验证方法以及常见问题解决方案。指南还包含基本使用示例和环境检查脚本，并提醒用户注意内存需求、存储空间和API限制等关键事项。通过遵循这些步骤，用户可以在Windows系统中成功配置和运行Graph
2.在pycharm中file->setting->project->project interpreter->conda环境->已存在的conda环境，从而更换解释器为需要的conda环境。1.打开Anaconda3 prompt命令行，输入 conda create -n paddleocr-env python=3.8。
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