ubuntu20.04中安装cuda11.4出现“tmp上的磁盘空间不足，卷tmp仅剩余0字节的硬盘空间”，如下根据网上资料收集，通过如下命令即可：sudo mkdir /home/tmpsudo sh cuda sudo sh cuda_11.4.2_470.57.02_linux.run --tmpdir=/home/tmp/但是在实践过程中，第一步有问题经查找资料，上述命令改为如下：sudo

该视频讲得非常详细的：小白都会的tensorflow-GPU-2.4.0安装详细教程安装完以后，如何在pycharm中仅仅基于Anconda（毕竟python是通过anconda安装的）打开安装好的环境呢？如下：最后的环境是：运行一段代码：import tensorflow.compat.v1 as tftf.disable_v2_behavior()import numpy as npimpor

# Implementation of matplotlib functionimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.widgets import TextBoxfig, ax = plt.subplots()plt.subplots_adjust(bottom = 0.2)t = np.arange(-2.

1.创建Object Detection Api虚拟环境，名称为：object_detectionconda create -n object_detection python=3.82.激活环境：activate object_detection3.定位到models/research文件夹下：4.在research文件夹下安装Object Detection，通过豆瓣源下载：python -m

python中scipy.optimize.leastsq（最小二乘拟合）用法   《Python程序设计与科学计算》中SciPy.leastsq（最小二乘拟合）的一些笔记。   假设有一组实验数据(xi,yi)，已知它们之间的函数关系为y=f(x)，通过这些信息，需要确定函数中的一些参数项。例如，如果f是一个线性函数f(x)=kx+b，那么参数k和b就是需要确定的值，得到如下公式中的S函数最小：

Pycharm中运行yolov5-pytorch出现错误"TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy...."

在使用conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1命令安装pytorch时，若出现错误（如下图）：PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: - cudatoolkit=11.1可先输入：co

准备将笔记重装win10专业工作站系统，同时将开启模式为UEFI，所以将装有系统盘的磁盘格式化为GPT（参考链接：使用Diskgenius将硬盘分区表MBR无损转换为GPT步骤 /如何将转GPT分区格式为MBR分区格式），其他磁盘格式化为MBR。这些都是准备工作，已经事先准备好了。但是在安装win10专业工作站系统时，出现“Windows安装程序无法将Windows配置为在此计算机的硬件上运行”，

通过Matplotlib画sin(x)《Python程序设计与科学计算》中的一些笔记。1.初始绘制通过np.linspace生成一个等差数列。为了使曲线变得平滑，在[0,2π]的区间内生成256个数据，生成的图像如图1所示。import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.linspace(0, 2 * np.pi, num=100)y

jupyter notebook读取/导出excel文件相关说明：Series 序列，是一种一维的结构，类似于一维列表和ndarray中的一维数组，但是功能比他们要更为强大，Series由两部分组成：索引index和数值values；DataFrame 是一种表格型数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值。DataFrame既有行索引，也有列索引，它可以看作是由Series组成的字典，不过