首页 > 其他分享 >pycharm配置conda的虚拟环境

pycharm配置conda的虚拟环境

时间:2024-12-27 09:23:07浏览次数:3  
标签:pycharm 虚拟环境 conda 配置

pycharm配置conda虚拟环境

 

 

标签:pycharm,虚拟环境,conda,配置
From: https://www.cnblogs.com/y593216/p/18634592

相关文章

  • Python基础--conda使用
    miniconda下载,conda使用教程,配置conda镜像源,conda常用操作和配置镜像源_conda源配置-CSDN博客一、安装miniconda下载二、配置系统环境变量三、验证:condalist四、配置下载源1.查看默认源condaconfig--show-sources增加一个默认源清华源condaconfig--addchannelshttps://mir......
  • PyCharm专项训练4 最小生成树算法
    一、实验目的:本文的实验目的是通过编程实践,掌握并应用Prime算法和Kruskal算法来求解给定图的最小生成树问题。二、实验内容:数据准备:使用networkx库创建一个图G,并添加指定的节点和带权重的边。算法实现:实现Kruskal算法,通过构建最小生成树T,并找出构成最小生成树的边......
  • PyCharm专项训练5 最短路径算法
    一、实验目的    本文的实验目的是通过编程实践,掌握并应用Dijkstra(迪杰斯特拉)算法和Floyd(弗洛伊德)算法来解决图论中的最短路径问题。二、实验内容数据准备:使用邻接表的形式定义两个图graph_dijkstra和graph_floyd,图中包含节点以及节点之间的边和对应的权重。算......
  • Anaconda常用指令
    1创建虚拟环境打开命令行界面(例如,AnacondaPrompt或终端)。使用命令创建一个新的虚拟环境:condacreate--namexxxpython=3.8这里xxx是你想要设置的环境名称,python=3.8是指定的Python版本,可以根据需要更改。激活新创建的虚拟环境:condaactivateyour_env_name安......
  • Pycharm2024.3完整的安装教程(附激活,常见问题处理)
    卸载老版本Pycharm首先,如果小伙伴的电脑上有安装老版本的Pycharm,需要将其彻底卸载掉,如下所示(没有安装则不用管,直接安装即可):TIP:如果你之前使用过本站提供的 激活到2025年版本脚本,需要执行对应卸载脚本/适用2024版本/JetBrains2023最新全家桶/jetbra/scripts/uninst......
  • 【AI人工智能】前章之工作环境的准备:升级PyCharm编辑器,并进行破解
    为什么要升级PyCharm编辑器呢,因为利用AI的话,有一些插件是需要高版本的,比如结对编程助手:GithubCopilot,它的要求需要注意的是,IntelliJIDEA和PyCharm的版本需为2021.2或以上版本。做下面的操作,重要的事情说三遍:要会kx上网!要会kx上网!要会kx上网!1.去pycharm官网下载并安装我......
  • vscode怎么连接远程服务器使用jupyter和pycharm?安装了jupyter插件为什么还是打不开jup
    本文主要从下面三个方面进行1.vscode的优势2.怎么安装并配置vscode3.怎么使用jupyter和pycharm4.我遇到的问题(已解决)(1)显示你即将连接到不受visualstudiocode版本(2)解决安装了jupyter插件但是还是打不开.ipynb文件无法打开笔记本编辑器类型为"jupyter-notebook"的资源......
  • 医院食堂订餐系统Python+Vue3+Django(Pycharm毕业设计 mysql)
    文章目录具体实现截图项目介绍和开发技术介绍开发技术核心代码部分展示项目结构分析文章目录/写作提纲参考源码/演示视频获取方式具体实现截图项目介绍和开发技术介绍创新之处(1)系统资源闭环整合,实现了综合功能高度集成。(2)采用DJANGO框架,开发软件更加方便、快......
  • Anaconda使用教程
    conda基础命令检查当前环境名称:使用以下命令查看当前激活的虚拟环境:condaenvlist激活虚拟环境:切换到某个虚拟环境,使用:condaactivatebase退出当前环境:返回到base环境或退出当前环境:condadeactivate确认当前使用的Python解释器:如果需要进一步确认当前Python的解......
  • Pycharm配置Docker运行Tensorflow
    在PyCharm中使用Docker来运行TensorFlow环境,实际上是将TensorFlow容器与PyCharm项目结合,使你能够在容器内执行TensorFlow代码。这有助于确保环境的可重复性,避免在本地机器上安装和配置TensorFlow时出现的版本冲突问题。以下是如何在PyCharm中通过Docker使用Ten......