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好的！我们从头开始配置一个，覆盖深度学习（如PyTorch）和传统机器学习（如XGBoost），并适配你的显卡（假设为NVIDIA，若为AMD请告知）。如果确定不再使用之前的lidar_env环境，直接删除其文件夹即可（通常在），无需命令行操作。Conda比pip更适合管理复杂依赖（如CUDA、PyTorch版本），且兼容Python多版本。
本文介绍了在百度云平台Aistido上使用Paddledetection进行模型训练的完整流程。主要包括：1）Miniconda的安装与配置；2）创建conda环境并安装PaddlePaddle框架及相关依赖库；3）下载PaddleDetection源码；4）处理数据目录权限问题；5）修改配置文件启动训练；6）显存监控与优化；7）持久化安装与磁盘空间管理。文章详细记录了从环境搭建到模型训练的全过程
换源本质是修改软件仓库下载地址，将国际源切换为国内镜像源以提升下载性能。通过DNS重定向、CDN加速和镜像同步技术，实现数据本地化访问，解决国际网络延迟高、带宽有限等问题。实际体验对比显示，国内镜像源下载速度提升10-30倍，成功率高达98%以上。配置方法包括临时使用参数和永久修改配置文件两种方式，推荐使用清华、阿里云等主流镜像源。该优化策略可显著提高开发效率，特别适合国内网络环境下的个人开发者和
在 NVIDIA Jetson (Orin/Xavier) 上开发 AI 应用时，为了获得 GPU 加速和视频硬解码能力，必须使用 JetPack 系统预装的 OpenCV 和 TensorRT。但在使用虚拟环境（Conda 或 Venv）隔离项目时，往往无法直接调用这些库。本文将详解：1. 如何正确创建环境及Python版本选择的底层逻辑；2. 忘记开启系统权限时的补救方法（软链接方案）；3.
conda是一个强大的Python包管理和环境管理工具，可以帮助我们轻松地安装、更新、卸载和切换不同版本的Python和各种第三方库。自己在此记录 conda的基本命令，也是自己进入深度学习接触具身智能的里程碑的纪念。
base版仅包含Communication libraries, message packages, command line tools. 不包含 GUI tools.官方案例自然地使用英文locale，但是根据文档描述只要是支持UTF-8的locale都可以。Desktop 版 (推荐)包含: ROS, RViz, demos, tutorials.如果出现下面这个图，Congratulati
详细介绍了containerd 2.x版本中镜像仓库的配置方法。主要内容包括：1）配置结构说明，采用"一仓库一目录"原则；2）分步配置实战，从版本确认、创建目录到编写hosts.toml文件；3）配置验证方法，推荐使用nerdctl工具；4）常见问题解决方案表，如配置不生效、HTTP仓库连接失败等问题。重点强调了目录名与仓库地址必须严格匹配，以及K8s环境下镜像地址需包含完整仓
AI 时代的浪潮，似乎裹挟着我们每个人都“懂点 AI”才不会被时代所抛弃。如果你在网络上搜索 AI 学习，一定跳不过的一个词就是 深度学习。无论是图像识别、自然语言处理，还是大模型应用背后的训练机制，深度学习是这套体系的基础。
根据前辈经验（https://blog.csdn.net/Sovereign00/article/details/146522390）安装diff-gaussian-rasterization一定要有nvcc，即nvcc -V这个指令要有输出。
TensorFlow/Numpy/Pandas/Matplotlib 等 AI / 数据科学库安装卡死、报错、导入失败？这篇清单从「网络 / 版本 / 操作」三维度，手把手教你解决 99% 的安装问题！
本系列是实操中踩坑无数的经验总结。详解Deepin23-CUDA-Conda-Python-Pytorch-Xinference-Dify-Deepseek本地部署AI平台系列之一：Deepin23系统NFS远程镜像安装及内外网共用基本设置。相关操作可供其他Linux发行版参考。
llama_factory工具微调大模型！零代码微调从环境配置开始
若环境未显示，检查Conda是否在系统PATH中，或重启PyCharm。若PyCharm未识别Conda环境，手动指定解释器路径至。打开命令提示符或Anaconda Prompt，输入。若显示版本号，说明Conda已安装。，从下拉菜单中选择目标Conda环境路径（通常位于。若需新建环境，执行以下命令（替换。打开PyCharm，进入。
输入conda create -n xxx python==3.8，创建环境，使用python3.8版本。win+ R cmd 输入nvidia-smi查看支持的最高cuda tookit版本。然后在pytorch中找历史版本，找1.10.1版的cuda11.3不复制最后的。输入conda env list 可以查看环境列表。到xxx中粘贴，然后就开始下载cuda了。然后选择Anaconda Pr
摘要：conda报错显示GBK编码无法解码文件内容，检查发现是.condarc配置文件中存在乱码字符。解决方法：1）备份原配置文件；2）用记事本新建UTF-8格式的.condarc文件，正确输入配置内容（注意冒号等符号的规范格式）；3）确保文件路径和编码正确。最终通过重建配置文件解决了conda的编码解析错误问题。
【代码】YOLO系列——Ubuntu20.04下通过conda虚拟环境源码安装opencv-4.10与opencv_contrib-4.10.0。
但是，请注意，这个包可能不是由官方 OpenCV 团队提供的，而是由 Conda Forge 或其他 Conda 频道提供的。此外，它的版本和功能可能与 opencv-python 略有不同。由于 opencv-python 是一个 PyPI 包，你可以直接在你的 Conda 环境中使用 pip 来安装它。这条命令将使用 pip 从 PyPI 下载并安装 opencv-python 包。
2.正常步骤是新建conda环境，然后配置项目的conda环境，interpreter，然后在Command prompt 而不是PS（powerShell）下激活该虚拟环境，然后就可以用这个环境自己的pip安装软件包。1.在pycharm项目右下角配置interpreter解释器的时候，爆红找不到，这时候检查一下anaconda envs文件夹，如果有，等待一会可以导入。3.无法在pycharm
在清单里改用pip安装- opencv-python。
有时候为了容器化部署算法，经常我们需要打包我们的conda环境，我们可以看到不同的conda环境就是在不同的envs里，一个直觉就是直接拷贝走这整个目录。有时候这样是可以work的，但是有一个潜在的问题，比如你看我进入我的index-tts去查看我的pip指令可以看到shebang行这里写死了一个python解释器的绝对路径，而这样的库函数移植到容器里，是无论如何也找不到这个解释器的，所以就会报错
摘要：在AnacondaPrompt中成功安装软件包的解决方法：首先用CD命令切换到目标环境目录（如myenv），激活环境（conda activate myenv），再执行pip install安装。验证安装结果可用pip list查看。该方法有效解决了环境下的软件包安装问题。（98字）
用ffmpeg提取视频中音频。
首先明确一点：cv2即opencv在python中的名称，所以在Prompt中下载的时候包是opencv，在Pycharm中import时则是cv2；还有要注意的是：不要同时用conda和pip下载opencv，以下是利用pip下载的情况（所以如果之前用conda下载了记得remove掉哦）本来一开始是准备直接在Pycharm的软件目录里直接下载的，但是点击安装软件包根本没有反应口牙。最后回到Py
conda 使用命令安装gdal包报错：原因是之前下载时卡住，然后退出Anaconda Prompt重新安装，使用命令清理一下conda缓存再次安装即可：
初始化两个变量：excellent_count 用于记录分数大于等于 90 的个数，初始值为 0；total_score 用于累加所有分数，初始值为 0。定义一个包含整数的列表 scores，赋值为 [85, 92, 78, 65, 95, 88]。循环结束后，计算平均分 average_score（总分除以分数的个数）。使用 for 循环遍历 scores 列表中的每一个分数。将当前分数累加到
我们在ananconda prompt用pip和conda下载东西的时候，有时会出现明明提示下载成功，但实际并没有下载上的情况，这个时候我们就可以在官网上找到对应的第三方库安装包，然后下载到本地，再从本地调用pip指令下载。pip install "D:\下载\lmdb-1.4.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl"回到anaconda prompt执行以下命令安装。搜索你要安装的
Python环境配置中的“灵异事件”：为什么conda命令有时报错但程序仍能运行？原来，这源于Shell环境初始化的差异：Anaconda Prompt会自动配置Path变量，而普通PowerShell需要手动执行conda init来注入启动脚本，定义内部函数实现环境切换。conda init修改Shell配置文件，使conda activate能在当前会话内部修改Path变量，解决命令找不到的
换用 pip install opencv-python。
Python深度学习环境搭建： Anaconda/Miniconda、虚拟环境管理、Jupyter Notebook/Lab使用、GPU驱动安装（CUDA/cuDNN）
因为我的用户名中带“！”，所以运行anaconda prompt 的时候会报错（这个故事告诉我们用户名一定要用纯英文或数字）（中文名也会报错，不过报的错误不一样）Win + S 搜索“环境变量” → 打开“编辑系统环境变量” → 点击“环境变量”。，强制 conda 使用其他无特殊字符的临时目录（如。
需要检查和修复 .condarc 文件，打开 .condarc 文件（位于 C:\Users\xxxxx\.condarc），用文本文件打开，检查其中的配置项，特别是 envs_dirs 和 env_prompt 配置，确保 envs_dirs 中的路径是正确的。修改完就可以正常激活环境。
零基础搭建深度学习环境：为完成对抗生成网络实验，用一下午安装了Anaconda(清华镜像下载缓慢)、PyCharm专业版(使用破解安装包)、TensorFlow 2.15.0等工具。重点记录了创建虚拟环境的详细步骤：通过Anaconda Prompt创建python3.10环境，安装TensorFlow指定版本并验证成功，最后在Jupyter Notebook中测试运行。过程中遇到镜像源版本不符、
在打开Anaconda Prompt时遇到红色错误提示，显示无法识别conda.exe的路径。错误原因是由于重装Anaconda后，conda.exe的路径已从“D:\jiqixuexi\Anaconda3\Scripts\conda.exe”变更为“D:\jiqixuexi\Anaconda\Scripts\conda.exe”，但配置文件中仍保留了旧路径。解决方案是修改PowerShell的配
通过这条命令安装最新版后报错消除。
FastAPI基于chatGLM实战
这篇博文主要为大家讲解关于sd webui的部署问题，大家有什么不懂的可以随时问我，如果没有及时回复，可联系：1198965922如果后续大家需要了解怎么用代码调用部署好的webui的接口，可以在评论区留言哦，博主可以为大家整理。
ROS遇到python版本不兼容解决方法
但它确实安装了一些conda没有的东西。它可以查询和搜索Anaconda软件包索引和当前的Anaconda安装，创建新的conda环境，以及在现有的conda环境中安装和更新软件包。我们正在寻找一个名为“bottleneck”的包，在左上角名为“Search Anaconda Cloud”的框中，输入“bottleneck”，然后单击“Search”按钮。现在，您可以使用conda命令，从Anac
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