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vscode 通过 X11/Xming 转发显示远程 GUI 窗口

{// Use IntelliSense to learn about possible attributes.// Hover to view descriptions of existing attributes.// For more information, visit: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387"version": "0

#python#vscode
GlobalTrack 复现

一、安装记录官方 github 链接:https://github.com/huanglianghua/GlobalTrack1. 环境搭建开发环境:Ubuntu 18.04 LTS·python 3.8·cuda 11.1torch 1.8.1Step1. 克隆到本地(或者下载源代码压缩包)cd projgit clone https://github.com/huanglianghua/Glo

#深度学习
STARK & STARK_LT 复现(2021)

文章目录一、STARK1.1 环境搭建1.1.1 使用 shell 命令直接进行安装1.1.2 使用 `requirements.txt` 安装(强烈推荐)找到需要 pip install 的包1.1.3 使用 `environment.yml` 安装(不推荐)二、STARK_LT一、STARKgithub 主页:https://github.com/researchmm/Stark1.1 环境搭

#深度学习
eclipse配置php开发环境

一、下载安装php插件在help里面选择Install New Software我已经安装了就不做具体演示了php插件安装成功后,eclipse应该会重启,重启之后就可以在windows-preference里面看到PHP选项,此时说明php插件就已经安装成功了。二、在eclipse上进行PHP开发配置PHP Server,还是在上图所示的windows-preference里...

vscode 通过 X11/Xming 转发显示远程 GUI 窗口

{// Use IntelliSense to learn about possible attributes.// Hover to view descriptions of existing attributes.// For more information, visit: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387"version": "0

#python#vscode
PowerShell7.X的安装与美化

第一步:安装PowerShell7.Xpowershell官方网站:https://docs.microsoft.com/zh-cn/powershell/里面有具体的安装教程:使用winget以及在Microsoft Store里安装都比较简单,推荐使用这两种方法。安装完成:在Windows Terminal中将其设置为默认启动项即可,VSCode中同理。【PS:如果没有该选项,重启Termin

#vscode#ide#visual studio code
使用配置文件创建conda环境

使用配置文件创建新的虚拟环境:env.ymlname: xxxdependencies:- python=3.x- pip- matplotlib- graphviz- notebook- pip:- xxx# name: ebrn# dependencies:#- python=3.8#- pip#- Pillow#- matplotlib#- graphviz#- notebook#-.

#python#git#windows
vscode调试带输入参数的程序

Step1: 创建 lunch.jsonStep2: 添加配置

#后端#python#vscode
201609-2 火车购票【模拟】

#include <iostream>#include <cstring>using namespace std;int left_seat[21]; // 共20排,100个座位int row_start[21];// 记录每次访问该排时的起点位置int main(){std::ios::sync_with_stdio(false);int n;cin >>

PyTorch-GPU 安装之 conda install & pip install

#1. conda install使用该命令,如果不匹配,没有找到对应的包,默认选择安装 CPU 版本!对应的各个版本截图示意如下。1.8.0 (太早之前的就不测试了)# CUDA 10.2conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch# CUDA 11.1c

#深度学习
到底了