本文记录了深度学习环境搭建及本地模型实践的全过程。使用Anaconda创建虚拟环境，安装PyTorch、Transformers等核心库，并配置国内镜像解决网络问题。实践表明本地加载模型方案可行，为后续深度学习项目打下基础。下一步计划包括深入学习理论、尝试中文模型及模型微调。该实践为受限网络环境下使用预训练模型提供了可行方案。

本文摘要：本文包含多个编程问题的解决方案，涉及字符串处理、时间计算、算法应用等。主要内容包括：1) 字母排序与转换代码；2) 工作时长计算的Excel和Python两种方法；3) 罗马数字转换算法；4) 人物相关性分析的双指针解法；5) 字符串处理技巧（回文判断、单词分析、子串统计等）；6) 压缩字符串和错误票据检测的实现。每个问题都提供了详细的解决思路和代码示例，涵盖了字符串操作、数学计算、排序