最近想体验 Anthropic 官方的命令行工具，结果在安装过程中踩了两个典型的坑。如果你也在 Linux 上遇到了或错误，这篇博客能帮你快速解决。

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github换电脑，two-factor authentication，之前用的是下图这个插件。换电脑的话，只需：设置-》备份-》下载备份文件=》去新电脑里面导入备份文件。

问题我的docker容器好好的，里面有nvidia驱动。导出成镜像后，再新建容器，却发现运行代码报错说我没有nvidia驱动。直接运行nvidia-smi命令，既不会报错，也没有输出。解决在docker run 的时候，加上 --gpus all:docker run --privileged --gpus all -p XXX:6006 -p YYY:22 -it -d -v 宿主共享文件夹路径

把上面代码中的try except注释掉，而是直接用except后面的内容。可能是try那里出错，影响了后面的图形界面功能。下面的代码中vis_actors_vtk()是一个显示图形界面的函数。这可能是一个很小众的报错原因。

需求：windows电脑一台，装有代码编辑器pycharmubuntu服务器一台（宿主机），装有运行代码用的docker环境。先需要在docker中运行python代码，在windows上远程调试。解决方案一：配置docker容器和宿主的端口映射给docker容器设置与宿主的22号端口的端口映射用于ssh服务，然后windows直接ssh到docker容器内。这个方案在我这里有点麻烦，因为我的ub

连接第三方库libZPlay概述需要.a/.lib,.h ,.dll三个文件官网下载http://libzplay.sourceforge.net/import .h链接 .a放入.dll使用//查询文件信息QString title,artist,album,year;ZPlay* player= CreateZPlay...

title: data_preprocessauthor: YuQiaodate: 2021/5/11output: html_document读取数据用csv的方式读取原始数据：RNAFile = "mRNA_FPKM_UQ.txt"#result = readLines(RNAFile)data <- read.csv(RNAFile, encoding="UTF-8",sep="\t"

该库可以轻松实现多种最基本的机器学习方法（不包括复杂的深度学习网络），用作baseline非常方便合适。本文代码在此文基础上增加自己的模型评估部分不用交叉验证，完整代码参考#!/usr/bin/env python3.6.5# -*- coding: UTF-8 -*-"""@Author: YuQiao@Date: 2021/3/30 14:27@File: test.py"""from skl

目录基本数据结构任务粒度的区分：（2D为例）常用方法和思路基本数据结构abcd分别是：点云（point cloud）：(x,y,z) ， (x,y,z,d), (x,y,z,r,g,b)体素(Voxel): 体素是3D空间的像素(pixel)。量化的，大小固定的点云。每个单元都是固定大小和离散坐标。多边形网格(Polygon meshes)：面二维投影下面是一张体素的图。任务upsampling,