当使用ubuntu20.04安装dify插件脚手架的时候，使用会报以下错误究其原因就是这里的 GLIBC_2.34 文件仅存在ubuntu22.04版本之上。于是天然就有一个解决办法，就是将系统更新至22.04版本以上就行了。但是有时候我们又不想更新系统，此时就可以借助了，具体解决步骤如下当在镜像中使用初始化了一个插件模板后，从镜像中退回到主机终端中，然后你会在上述指令的部分看到该插件模板代码目录

建议每个用户为不同的任务创建不同的虚拟环境，例如：运行PyTorch，创建一个环境，运行TensorFlow，创建另外一个虚拟环境，从而解决不同的框架使用不同的组件，版本依赖冲突等问题。这样，root创建的虚拟环境，就在/opt/anaconda3/envs中，而其他用户因为没有该文件夹的读写权限，就放在自己的home目录.conda/envs下。conda收录的包，主要集中在科学计算方面，如果需

【代码】超详细安装jupyter！避免踩坑！Pycharm中也能正常使用jupyter环境！

其中CMAKE_CUDA_COMPILER是自己cuda的路径，如上所示，CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES是自己GPU的计算能力，比如上图4090就是8.9，于是这里就输入89, 这俩都是按照自己的电脑来配置的。查看自己电脑GPU的CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES。再接着在终端中逐步输入以下内容来部署colmap即可。终端输入以下内容安装预先的前置依赖。

深度学习自注意力机制详细笔记

以上为SDKMAN的基本使用命令，如果想要更多指令，可以输入。然后根据需求新开一个终端或者输入右边的代码重置一下。直接复制官网里的安装指令到终端中执行即可。，如果有正常显示版本号，则表示安装成功了。来查看全部的指令内容。

在Docker上部署Nacos的详细安装指南