构建本地大模型-ollama-conda的安装和配置安装conda环境Win10LTSC下载安装包有两个版本，Anaconda3和Miniconda3。两者的区别：1、Anaconda3包含了很多库，Miniconda3只包含了基础库；2、Anaconda3的安装包有JupyterNotebook，Miniconda3没有。建议：刚入门的童鞋安装Anaconda3，保证

1.下载Miniconda安装脚本访问Miniconda官方下载页面，找到适合Linux的安装脚本链接。使用wget下载最新版本的Miniconda安装脚本：wgethttps://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh2.安装Miniconda运行安装脚本：bashMiniconda3-la

我并不是python开发者，但突然对这个话题感兴趣，所以就和AI聊了起来，以下是一些聊天笔记。注意，这里可能有部分内容是过时或者错误的，以官方文档或者实际效果为准。在电脑上安装python之后，就可以直接在控制台执行python脚本了。但此时有两个问题，1python的版本是固定的，如果

Python虚拟环境是Python解释器的一个私有副本，它允许我们在同一台机器上创建多个独立的Python环境，每个环境都有自己的Python包集合，互不干扰。这对于开发不同的项目非常有用，因为不同的项目可能依赖于不同版本的Python包，而虚拟环境可以帮助我们避免版本冲突。为什么需要虚拟环境？1

Python 虚拟环境是一种在本地计算机上创建的独立的 Python 运行环境。它允许用户在同一台机器上同时管理多个不同的 Python 项目，每个项目都可以有自己独立的 Python 解释器、库依赖和配置，而不会相互干扰。虚拟环境的作用主要有以下几点：隔离项目依赖：不同的 Python 项

前言全局说明Windowspythonvenv虚拟开发环境一、说明1.1环境:Windows11家庭版23H222631.3737Python3.8.10(tags/v3.8.10:3d8993a,May32021,11:48:03)[MSCv.192864bit(AMD64)]onwin32二、venv2.1创建项目目录mkdirxhs-monitorcdxhs-monito

一开始是好奇为什么全局python解释器没法用虚拟环境的库，或者反过来说虚拟环境为什么没法使用全局python安装的库，后面才发现pyvenv.cfg这个配置文件才是重点，这个配置文件标明是否使用全局环境的库，以及python的路径和版本pyvenv.cfg是Python虚拟环境中的一个配置文件，位于虚拟

Anaconda中创建新的环境打开Anaconda包下的AnacondaPrompt 在“>”输入condacreate-nnadiarpython=3.11，创建一个名为“nadiar”，Python版本为3.11的环境，回车“↲”开始运行condacreate-nnadiarpython=3.11输入y继续安装 安装完成   输入condaactivate

用anaconda打开jupyternotebook后发现，只有一个Python3（ipykernel），其他anaconda创造的虚拟环境都没法显示。解决方法：win+R调出cmd用condaenvlist调出总共有多少环境 再用activatename切换到想要的环境中，name为环境变量名然后在此环境中先输入pipinstallipykerne

当激活Python的虚拟环境（venv）时，激活脚本会对系统环境进行一系列临时修改，让终端的Python和相关工具使用虚拟环境中的版本和依赖。这些操作不会永久改变系统环境，只在当前终端会话中生效。激活虚拟环境的操作详解1.修改PATH环境变量激活脚本会将虚拟环境的bin（Linux/MacOS

参考：超详细目标检测：YOLOv11(ultralytics)训练自己的数据集，新手小白也能学会训练模型，手把手教学一看就会手把手教你使用YOLOv11训练自己数据集（含环境搭建、数据集查找、模型训练）YOLOv11训练自己的数据集（从代码下载到实例测试）LabelImg安装与使用教程既然是训练，必不可少的就是

哈喽，各位小伙伴们，你们好呀，我是喵手。运营社区：C站/掘金/腾讯云/阿里云/华为云/51CTO；欢迎大家常来逛逛  今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。  我是一名后端开发爱好者

@[toc]【conda基础】conda创建虚拟环境及常用conda命令虚拟环境虚拟环境的定义虚拟环境是一个独立的Python运行环境，它包含特定版本的Python解释器及其相关的库和依赖项。虚拟环境与系统的全局Python环境隔离，允许你在同一台机器上为不同的项目创建和管理不同的依赖

本教程将详细介绍如何在Windows系统上配置Python开发环境，包括安装Python、配置虚拟环境以及使用VSCode进行开发，适合新手和需要精细配置的开发者。1.安装Python1.1下载Python访问Python官网.选择最新版本的Python进行下载（建议下载64-bit版本）。1.2判断选

当开发人员A使用pipenv管理依赖，而开发人员B使用miniconda时，B可以通过以下步骤快速导入A的项目依赖：步骤1:确认Python版本首先，确保A和B使用的Python版本兼容。可以通过查看Pipfile中的python_version字段来确认。步骤2:导出依赖开发人员A可以使用以下命令将Pipfile.lock

一、环境配置环境配置一直是整个ai项目最头疼的地方，由于大部分ai项目都是使用python来编写代码的，不可避免的每个项目使用的python及对应的package版本不一致，此时就需要配置虚拟环境来应对不同的ai项目1.1anconda下载anconda有两种安装包，一种是anconda，另一种miniconda；其

从一个困境说起小王最近遇到了一个棘手的问题：他在维护两个Python项目，一个是去年开发的数据分析系统，依赖TensorFlow1.x；另一个是最近在做的预测模型，需要用到TensorFlow2.x的新特性。每次切换项目时，他都要手动更改Python包的版本，这不仅繁琐，而且经常出错。"难道就没有办法

在清华源下载Anacondahttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/安装默认安装即可测试打开安装好的AnacondaPrompt，输入conda-V打印版本即可创建虚拟环境condacreate-nmyenvpython=3.12查看虚拟环境列表condaenvlist激活虚拟环境condaactivatem

pyqt安装PyQt是一套用于创建图形用户界面（GUI）应用程序的Python绑定，它封装了Qt库的功能。Qt是一个用C++编写的跨平台应用程序开发框架，广泛用于开发GUI程序和触摸式应用。通过PyQt，Python开发者可以利用Qt强大的功能来构建桌面应用程序。发行版本pyqt的发行版

关于pip总是下载到基础环境不下载到虚拟环境 今天使用pip安装包报错了，使用piplist查询了一下发现竟然默认安装在了基础环境里，我激活了conda的虚拟环境再运行pip依然是安装在了基础环境里，百度后发现解决方法为去除掉系统环境变量里的PYTHONHOME然后使用虚拟环境变量里的虚拟

Python程序的部署涉及多个步骤，包括准备环境、打包程序、配置服务器等。以下是一个详细的Python部署教程：一、准备环境选择服务器：根据项目需求选择合适的服务器，可以是物理服务器或云服务器（如阿里云、腾讯云等）。确保服务器具有足够的硬件配置和性能，以应对工作负载和请求量

之前我根据Tensorflow的官方文档一步步安装tensorflow用到了tensorflow的容器。但实际上这个是为了部署在浏览器编写和运行示例代码的jupyter环境而一般的在本机运行代码按传统的python开发部署运行项目，我既然使用了pycharm就不再需要在使用对应的容器了。所以pycharm创建项目的

pycharm配置conda虚拟环境  

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

做好Python环境的包版本管理对于确保项目的稳定性、可重复性和可维护性至关重要。以下是我平时采取的一些方法，期望对读者有所帮助：1.使用虚拟环境虚拟环境是实现包版本管理的重要基础，它可以隔离不同项目的运行环境，避免包版本冲突。我平时主要使用conda来管理虚拟环境。先在测试