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python基础环境-conda命令、pip命令、centos安装anaconda、tensorflow-gpu环境安装
武大超算平台安装使用GPU环境下的tensorflow
5.到了安装选项，选择自定义，组件自由选择，接着在此处选择安装位置的时候，就可以选择放在D盘了，但是一定要记住安装的位置。5.验证cudnn是否安装完成，win+r，进行以下操作，（文件目录按照自己的来），分别运行，得到pass即代表安装成功。5.进去往下翻，找到对应的cuda版本的pip安装命令，将该命令复制粘贴到刚才的conda prompt窗口，进行安装。2.根据cuda version，选
配置环境
Anaconda与Jupyter Notebook人工智能开发环境搭建指南 Anaconda是一个集成了Python/R语言和科学计算库的开源发行版，为AI开发提供强大的环境管理工具。其核心优势包括：简化安装流程、支持虚拟环境隔离、预装NumPy/Pandas等关键库。本文详细介绍了Anaconda的安装步骤：从官网下载安装包，完成基础配置，到验证安装成功。重点演示了如何通过Anaconda启动J
《Windows系统下Anaconda环境迁移与缓存位置修改指南》针对C盘空间不足问题，本文介绍了Windows系统迁移Anaconda环境和缓存的方法。首先通过conda env list命令找到envs和pkgs目录位置，将相关文件夹复制到新位置（如I盘）。然后使用conda config命令将新路径加入envs_dirs和pkgs_dirs配置项。最后验证conda env list确认迁移
搜索网址：https://pypi.org/，打开后寻找要安装的第三方库（这里拿tushare库举例）：下载source Distribution。
本文介绍了一个基于Python的股票交易策略回测系统。该系统采用GUI界面设计，主要功能包括：1)通过akshare库获取股票历史数据并存储到SQLite数据库；2)基于双均线交叉策略进行回测，当短期均线上穿/下穿长期均线时生成买卖信号；3)可视化展示功能，包括K线图、均线图和成交量分析；4)提供完整的回测指标分析，包含总收益率、年化收益率、最大回撤和夏普比率等。系统采用PyQt/Tkinter构
摘要：实习生误操作导致conda环境损坏，通过以下步骤修复：1)保留原安装包；2)在新路径安装conda；3)迁移原envs文件夹；4)测试新conda功能；5)调整PATH变量并激活环境；6)确认修复成功后删除旧文件夹。如需恢复原路径名，需修改配置文件并批量替换路径变量。过程中建议结合AI交互逐步调试，避免直接照搬命令。最后附OpenSSL警告的解决方案链接。(150字)
构建本地大模型-ollama-conda的安装和配置，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！
在生物化学和分子生物学中，质子化通常指的是分子或原子团接受一个质子（H+）的过程，这在蛋白质的结构和功能中尤为重要。1.上传文件reduce_to_amber。上传文件 restraints.list。上传文件 setup.json。故去除约束 next step。Protonation 质子化。上传analyze.sh。
只更新或初始化与「身份/ID」相关的网络权重（例如 ArcFace head、ID loss 分支、Re-ID 模块等）；右侧填写： Name: train_reweight（随意起） Script path: 选 train.py（或填绝对路径：PROJECT_DIR/train.py） Parameters: config/train_reweight.yaml Python interpre
摘要：本文介绍了Apache Superset作为数据可视化工具的实际应用经验。文章对比了Superset与其他工具（Metabase、DataEase）的优缺点，指出其开源、易用性和权限管控优势，但也存在多表关联需SQL、筛选控件单一等不足。详细记录了基于Anaconda虚拟环境的部署过程，包括配置文件设置和常见问题。重点讨论了动态表名查询的三种解决方案，特别介绍了通过修改jinja_conte
总之conda安装无效，只能使用pip安装，并且已经安装成功了。之后运行import 库名的文件又显示没有这个库。然后在安装时我发现安装的位置是c盘的某个位置，c:\users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages 这是不对的，因为我的环境位置是这是因为执行conda info --envs可以看到所有环境的位置，我激活的环境名就是py39-qt根据人工智能的要求我
当前窗口要找的是：conda.exe (Conda 管理程序)。它通常在哪里：Conda 安装目录下的 Scripts 文件夹中 (很可能是 F:\Python\Scripts\conda.exe)。操作流程：先告诉 PyCharm conda.exe 在哪 -> 然后 PyCharm 就会列出所有环境 -> 你再从中选择 aiprog 环境。完成这几步，问题就解决了！
此文主要记录`conda`的一些用法，大部分命令来自ai搜索以及自己的理解。
新版本有点离谱，我ast一坨用其他方法搞出来的。会ast的可以找我，我学习一下，我可以提供代码给你学习，你把ast给我。不过没用ast也可以拿捏他，其实补环境是最好搞这个的了，但是一直用的扣代码方式懒得重头再补了所以就一直问ai咋处理新版v2这种情况。升级之后风控点我在2.0版本就发现了为什么那些监测点他用了但是没检测3.0直接全部加上了也算是被我预判了所以我弄了半天就弄来了的。部分代码如下url
session = requests.session()det = ddddocr.DdddOcr(det=False, ocr=False, show_ad=False)cookies = {}url = "api/captcha/get"params = {"aid": "CHANPASSPORT","ua": &
GPU高效使用指南：省钱又省心的深度学习方案 本文提供了一套完整的GPU使用策略，涵盖云服务与本地配置的优化方案： 认知基础：解析GPU在深度学习中的核心作用，指出新手常见误区 云服务选择：对比主流平台价格，提供租用避坑技巧 硬件配置：5000元打造高性价比训练主机方案 环境搭建：一键部署脚本解决CUDA版本冲突问题 资源监控：实时检测GPU利用率，避免资金浪费 训练优化：12GB显存运行大模型的
在安装完pytorchcuda版后进一步安装pyg库——用于图神经网络的第三方库。
Anaconda常用指令记录与详解，如何在VScode中指定python解释器
【python】安装mmcv的时候卡在opencv的轮子编译。
摘要 梯度下降是一种通过迭代优化寻找函数最小值的方法，其核心思想是沿着函数梯度的反方向逐步调整参数。梯度方向指示了函数变化最快的上升方向，因此其反方向即为最快下降路径。关键参数学习率η控制步长，需平衡收敛速度与精度。反向传播算法则利用链式法则高效计算神经网络中的梯度，实现参数优化。这两种方法共同构成了深度学习模型训练的基础。
使用conda安装Python库包报错：module 'libmambapy' has no attribute 'QueryFormat'
conda配置隔离python环境的工具，也就是可以配置多个python版本环境。conda两个版本1.miniconda，极简版本，2.anacondaconda会自动安装好一些第三方包。
不安装Anaconda的方法不推荐，如果不需要经常创建不同python版本的可以使用。依旧需要先下载python扩展，在VSCode中打开项目文件夹，键盘输入快捷键“Shift+Ctrl+P”命令面板，输入“Python”，选择“Python:创建环境”，选择创建“Vene”环境。此时需要我们选择解释器路径，也就是需要自己先安装python才行，安装完成后选择该解释器。最新Python安装详细教程
JUPYTER 转换python环境
若输出/home/usrname/anaconda3/envs/your_env_name/bin/python即可成功，这是虚拟环境中的python路径。直接就是一个没有指令，查询应该是下载的anaconda比较老，更换指令source。直接就是一个没有指令，查询应该是下载的anaconda比较老，更换指令source。之后命定直接进下载提示代码，然后缓慢高速回车，提示的时候输入yes，之后就可
公司电脑上已经下载好了miniconda,所以这里就不演示如何下载miniconda直接步入正题！！！
conda相关命令，python环境创建
选择File->setting->Project:(项目名称)->Python Interpreter->Python Interpreter -> Add Interpreter ->Add Local Interpreter。输入: conda create --name py311 python=3.11。不要使用pycharm内置的下载，可能会导致无法启动环境。其中py311为创建环境的名
Anaconda是一个开源的 Python 和 R 语言发行版，专注于数据科学、机器学习和科学计算主要面向数据科学和机器学习领域。它集成了大量常用的科学计算库（如 NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn 等），并提供了强大的包管理工具Conda和环境管理功能，适合快速部署和管理复杂的开发环境。
Conda 常用命令最近一直在跑模型，用的是Anaconda，那就少不了一些conda命令的使用，所以学习了一下，总结方便以后查看如果需要安装conda，请查看另外一篇文章：linux 安装 Anaconda主要是参考：官网 来进行conda命令的学习，本来想把每一个都介绍一下的，但是官网真的太详细了，没啥必要在这cv一下，如果不看官网，就用下面的方法查看命令怎么用把我门常用的一些放在常用命令里面
在Linux系统上安装并使用Conda环境可以帮助你管理Python和其他科学计算软件包的不同版本，以及它们各自的依赖关系。
中草药饮片识别系统是一个融合人工智能图像识别技术的综合性平台，旨在为中草药的智能化识别与分类提供高效解决方案。该系统采用前后端分离的先进架构设计，创新性地集成基于 Java 的 RuoYi 框架与基于 Python 的 Django 框架作为双后端，通过 API 接口实现无缝协同，构建了功能完备的中草药图像识别体系。
错误原因：下载的miniconda python版本不对，在ubuntu20上应该用python3.8的miniconda。解决方案：删除miniconda安装目录，下载对应版本的miniconda重新安装。作者：小鱼公众号：鱼香ROSQQ交流群：139707339ROS2教学视频地址：小鱼的B站完整文档地址：鱼香ROS官网版权声明：如非允许禁止转载与商业用途。...
Area-Composition模型可以通过输入不同的提示词，然后根据各部分提示词进行融合生成图片。本文详细介绍了如何实现该模型的本地部署。
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