登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
Anaconda 是一个基于 Python 的数据处理和科学计算平台，它已经内置了许多非常有用的第三方库，装上Anaconda，就相当于把 Python 和一些如 Numpy、Pandas、Scipy、Matplotlib 等常用的库自动安装好了，使得安装比常规 Python 安装要容易。
使用pycharm而非jupyter notebook, 是为了debug调试，方便看源码，深入理解代码1.显示：未为项目配置 Python 解释器2.想在pycharm中使用本地创建的虚拟环境方法：进入解释器配置界面，有三种方法，这里我们详细演示法3（最通用）通过法3进入设置，找到project(项目)，添加本地解释器添加本地解释器→Conda 环境→找到conda文件夹(安装目录)→cond
最简单粗暴的离线Mamba环境安装教程，避开大量编译bug！！！
EfficientNet V2 是 EfficientNet 系列的第二代模型，由谷歌的研究人员在 2021 年的 ICML 会议上提出。EfficientNet V2 继承了EfficientNet V1的核心理念，即复合缩放方法(Compound Scaling)，但在此基础上进行了多项改进，以实现更小的模型体积、更快的训练速度和更好的参数效率。
如果曾经安装过Python的其他版本，请提前卸载干净，并将以往设置的与Python相关的环境变量删除干净，然后再进行下面的安装。否则可能导致多环境的干扰问题。
安装 PyTorch 时，可以选择在 CPU 或 GPU 上运行，取决于你的硬件支持和需求。CPU版本安装：CPU 版本适用于没有 GPU 或不需要使用 GPU 进行深度学习的情况。安装过程相对简单，因为没有依赖 GPU 驱动和 CUDA 的要求。GPU版本安装：如果你的计算机上有 NVIDIA GPU，并且你希望加速深度学习计算，可以安装 GPU 版本的 PyTorch。GPU 版本依赖于 CU
Anaconda 是每个 Python 开发者必备的工具之一，尤其是在进行数据科学、机器学习和科学计算等领域的项目时。作为一个集成的 Python 发行版，Anaconda 不仅包含了最流行的 Python 库，还提供了强大的包管理和环境管理功能，极大简化了多版本 Python 和依赖库的管理。它内置的工具如 Jupyter Notebook、Spyder 等，也为开发者提供了一个方便的开发环境，
LORA微调大模型deepseekR1-7b
介绍了Anaconda 、Miniconda 和 conda 的基本功能、区别与联系、包安装源配置、常用基础命令。
Kubernetes 是一个容器编排平台，用于管理容器化应用程序。 它是用于自动化容器管理过程的重要部分，例如：容器复制、扩展、监控和调度。
# /langchain_learn/mcp学习/base_mcp_tool_study2.py# 导入必要模块import os# 初始化 MCP 服务器实例，指定服务器名称和版本#mcp_server.tool() 将函数注册为 mcp tool 工具"""获取指定目录的文件列表（默认查看桌面）Args:directory (str): 要查询的目录路径，支持 ~ 符号Returns:list
30 系列显卡是新一代架构，新驱动不支持 cuda 9 以及 cuda 10，所以必须安装 cuda 11最近在训练一个深度学习模型，要求的环境是python=3.7 + torch=1.3, 而torch1.3支持的cuda版本为9.2或10.2但是我所用的显卡为3090, 所以网上的解决办法都试遍了， 都解决不了服务器在载入模型的时候很慢后来无意中看到GeForce RTX 30系显卡目前是支
题神经网络训练需要强大的GPU支持，自己搭建成本太高，并且有时候出差等原因，无法将庞大的机箱搬走。因此，就产生了将深度学习网络训练的任务搬到云端的想法。由于初次使用，遇到不少大坑，花了两天时间才完整的实现。要实现的功能：- 安装anaconda管理库- 远程访问jupyter notebook- 将本地文件和服务器端文件互传- 安装tensorflow的GPU版本- ...
前面的问题都是跑grounding DINO这个项目出现的问题（原项目目前还没有开源训练代码），所以自己在写训练代码训练时，为了测试调试先选择了几个样本的数据集进行代码调试；因此一开始使用的单卡训练，出现了上述问题，并且按照前面的步骤解决了问题。但是可以确定的是确实是项目自定义CUDA内核在多卡运行出现了问题，在GPT和deepseek呆了好几天，仍然没有解决问题。具体是在github的Groun
之前一直都是在jupyter上面运行的，今天换到pycharm上运行，报错更加清晰joblib.externals.loky.process_executor.TerminatedWorkerError，去网上查了一下是因为joblib包版本过高（我的joblib版本是1.3.2）,降低一下版本就行了。
ChatGPT Vision 不仅可以将涂鸦变成功能齐全的 Streamlit 应用程序，还可以将任何静态视觉转换为美观、交互式、动态的数据可视化。粘贴中的屏幕截图：包括以下提示词prompt：翻译如下：在 Streamlit 中创建夜莺/玫瑰图表。该图表应该是一个动态的 ECharts 图表，通过 streamlit-echarts 库。每个部分都应该是可切换的。图表的配色方案应与图像中的配色方
Manus 是由中国团队 Monica.im 开发的全球首款通用型 AI Agent（智能体）产品。其名称源自拉丁文 “mens et manus”（知行合一），强调“手脑并用”的能力——不仅能思考，还能自主执行复杂任务并交付成果。
通过ollama本地部署deepseek总共两步 1.部署模型 2.web页面 （推荐python部署的方式）ollama 大模型部署开源工具整合大模型的前端开源服务。
TOC](conda安装依赖时提示Resource temporarily unavailable自定义目录标题)conda install -c “nvidia/label/cuda-11.8.0” cuda -y -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main 时遇到，以下是deepseekr1给出的解决方案，下载速度直接起
通过以上步骤，你可以在 Conda 虚拟环境中成功安装并运行 Jupyter Lab。
最后还是通过网页搜索解决的。解决的方案是通过修改~/.bash_profile解决的通过查看~/.bash_profile发现文件末尾存在下面的代码这样一个命令必然促使无论在哪个conda环境下运行python --version, 结果都是会返回python 2.7的。体悟：解决问题靠的是思考与观察，而不是不思考式的去询问deepseek. deepseek的思考能力有限，有一定的信息搜索能力。
CoverM v0.6.1 是一款专注于宏基因组学应用的覆盖度计算工具。它基于映射（mapping）技术，通过读取和分析比对（mapping）结果来评估一组contigs或genomes的覆盖情况。
python读取grib数据，eccodes，cfgrib安装。
deepface是一款“即插即用”的人脸识别库，其功能丰富，使用方便。由于其依赖于tensorflow，而tensorflow似乎对m1芯片的macbook支持不是很好（我死活装不上），因此只依靠官方提供的流程无法顺利在m1芯片的macbok上进行安装。本文提供一套基于miniforge的可以顺利安装的流程。
安装特定版本的 GDAL（例如 3.9.1 版本），可以使用 Conda 命令并指定版本号。通常情况下，需要确保指定了正确的 Conda 频道，以便找到所需版本的软件包。在 Conda 中安装特定版本的 GDAL 的步骤如下：查找可用的版本：首先，可以使用 conda search 命令来查找 GDAL 的可用版本，以确...
换源执行这行命令：wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py310_24.7.1-0-Linux-x86_64.sh。不换源执行这行命令：wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py310_24.7.1-0-Linux-x86_6
llama_factory工具微调大模型！零代码微调从环境配置开始
conda
——conda
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
中德AI开发者社区
2048 AI社区
DeepSeek技术社区
MCP技术社区
永洪数据分析社区
DAMO开发者矩阵
ModelScope魔搭社区
