项目地址：https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat前面装好了Xinference现在开始安装Langchain-Chatchat我们还是要先conda创建个环境condacreate --prefixD:\AI\Chatchat03python=3.11下面激活环境：condaactivateD:\AI\Chatchat03然后安装Langchain-Cha

镜像condaconfig--show#查看conda的环境配置condaconfig--getchannels#查询当前配置中包含哪些channelscondaconfig--showchannels#查询当前配置中包含哪些channelscondaconfig

https://stackoverflow.com/questions/48399498/git-executable-not-found-with-gitpython-bad-git-executableImportError:cannotimportname'iterative'frompartiallyinitializedmodule'scipy.sparse.linalg.isolve'(mostlikelyduetoaci

Flask上传服务器，conda环境配置（都怪pytorch）问题：有个任务，将一个flask的服务换到另一个服务器上，之前的服务器一直用国内的镜像源可以直接下载镜像，当这个服务器设置相同的镜像源也下载不了，一直卡在solvingenvironment这一步。找到一个方法，可以直接复制整个虚拟环境到另一个服务器上

一、conda是什么？Conda是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，用于在不同的操作系统上安装、运行和管理多个软件包和环境。它可以用于管理Python软件包和其他编程语言的软件包，具有自动解决依赖关系、创建独立环境、轻松切换环境等功能。Conda提供了一个命令行界面和一个图形界

在JupyterNotebook中添加conda虚拟环境可以帮助您在特定的环境中运行代码，确保所有的依赖项都已正确安装。以下是添加conda虚拟环境的步骤： 1.激活创建的虚拟环境：在终端或命令提示符中，输入以下命令来激活您已经创建的虚拟环境（对于Windows系统）condaactivateyour_environmen

问题背景用conda新建了一个python3.9的虚拟环境，经常出现跟动态链接库相关的报错，这次连使用gitpull都出现了一个奇怪的报错：$gitpull/usr/lib/git-core/git-remote-https:symbollookuperror:/lib/x86_64-linux-gnu/libp11-kit.so.0:undefinedsymbol:ffi_type_pointer,

简介Lumina-Next-T2I是在Lumina-T2I成功基础上发展起来的尖端图像生成模型。它采用了带有2B参数模型的Next-DiT和Gemma-2B文本编码器，推理速度更快，生成样式更丰富，并增强了多语言支持。模型架构Lumina-Next-T2I的生成模型建立在Next-DiT骨干之上，文本编码器是

[2024]RL-Pruner:StructuredPruningUsingReinforcementLearningforCNNCompressionandAcceleration目录[2024]RL-Pruner:StructuredPruningUsingReinforcementLearningforCNNCompressionandAcceleration一、论文说明二、原理三、实验与分析1、环境

简介labelme是使用python写的基于QT的跨平台图像标注工具，可用来标注分类、检测、分割、关键点等常见的视觉任务，支持VOC格式和COCO等的导出，代码简单易读，是非常利于上手的良心工具.安装环境Windows11家庭版conda安装labelme使用conda创建虚拟环境#condacreate-nla

PyTorch安装指南1.安装Conda1.1下载Conda访问Conda官网。根据你的操作系统（Windows、macOS、Linux）选择合适的安装包。点击下载按钮，等待下载完成。1.2安装Conda打开下载的安装包。按照安装向导的提示进行安装。在Windows上，通常是双击安装包并按照提示点击“下一步”

问题如题：出现这个问题，除了看起来怪怪的以外，实测发现有时会导致condaactivateother_env直接无效，虽然可能名字改过去了，但是实际环境还是VSCode的选择的python解释器的环境。参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/679142453https://blog.csdn.net/weixin_46455141/article

最近遇到一个奇怪的事情：直接分配的计算节点（salloc指令），ssh连接上之后应该是bash终端，只能用condaactivate但是用提交脚本的方式来分配计算节点（sbatch指令），脚本中如果要激活环境，却只能用sourceactivate。调研了一下：https://developer.baidu.com/article/details/27996

第一部分：基本含义h5py是一个用于在Python中读写HDF5（HierarchicalDataFormatversion5）文件的库。HDF5是一种文件格式和数据模型，专门设计用于存储和组织大量数据。h5py提供了一个方便的接口，允许Python程序轻松地创建、访问和操作HDF5文件中的数据。第二部分：安装c

一、Anaconda介绍1.1为什么选择Anaconda？Anaconda是一个开源的Python发行版本，主要用于数据科学和机器学习，它包含了Python、conda以及众多工具和库，让我们可以轻松的构建和管理python虚拟环境，方便的进行python项目开发。下面是选择Anaconda的理由：安装简单方便便捷的Python虚拟

Anaconda和conda是AnacondaDistribution还是MinicondaAnaconda和condaAnaconda和conda之间的关系有点类似于pip和Python，但又有所不同。Anaconda是一个数据科学和机器学习的发行版，它包含了Python、conda以及许多预装的库和工具，如JupyterNotebo

配环境总是一个老生常谈的问题，有些项目写得好的，会把一些冗余的包删除，只留下必要的包，并且手把手教你pip安装，但是有些项目就直接丢一个200~300行的environment.yaml文件或者requirement.txt文件让你自己去配，虽然也有相关的环境配置内容，但能够按照步骤一次通过配置的可能性很低，而且大

代码整合标题后，直接点目录CMD常用语句记录查看信息（全部、环境、库）创建、运行虚拟环境库的操作安装库conda安装pip安装官网安装（自己下载安装）requirement.txt安装源代码安装导出库删除库更新库镜像源运行python文件python常用语句记录调用gpu或cpu小白记录，如有错

一、所需软件Anacoda和Pycharm1.Anacoda建议用清华大学的源进行安装。Indexof/anaconda/archive/|清华大学开源软件镜像站|TsinghuaOpenSourceMirror2.Pycharm安装比较简单，自行安装即可。二、创建虚拟环境建议先换源。condaconfig--remove-keychannelscon

FROMubuntu:22.04#docker启动方式#dockerrun-itd--gpusall--privileged=true--shm-size8G--nameonnx197271d29cb79/bin/bashMAINTAINERSuSu#切换阿里云源RUNapt-getupdate&&apt-getinstall-yvim&&apt-getinstall-ysudo&&

方案0：终端setproxysethttps_proxy=https://127.0.0.1:7890exporthttps_proxy=https://127.0.0.1:7890查看set|grepproxyecho$https_proxy区别使用set可以设置和查看变量，但不一定使其在子进程中可用。使用export可以将变量导出为环境变量，使其在子进程中可

常用指令安装所需项目包condainstall-cconda-forge？-c是--channel的缩写，用于指定安装包的来源渠道。conda-forge是一个社区维护的Anaconda包的渠道。通常包含比默认Anaconda渠道更多、更新的包。condainstall？默认渠道pipinstall？conda有更先进的依赖

最近想着来玩一玩大数据,前段时间集中过了一遍java,最近又看了一些基础的scala,我感觉吧,我都不想学.还是觉得用sql,javascript,python这种脚本语言操作起来顺手,但这并不影响对这个大数据生态的理解和学习.这里主要是来记录一下spark+jupyter环境的搭建,说实

源码下载gitclonehttps://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT.gitMiniconda环境安装Miniconda安装mkdir-p~/miniconda3wgethttps://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh-O~/miniconda3/miniconda.shbash~/miniconda3/miniconda.sh-b-u

背景Anaconda用于解决多个版本的python环境共存问题，开箱即用。本随笔只记录基础的使用命令。基础使用创建环境#pytest为环境名3.5为python的版本condacreate-npytestpython=3.5#pytest为环境名3.5为python的版本condacreate-npy39python=3.9.20#创建新