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

摘要：通过Anaconda的虚拟环境和PyTorch的深度学习框架来建立Python的深度学习代码一、安装Anaconda在官网下载Anaconda，DownloadAnacondaDistribution|Anaconda等待漫长的下载过程这时候我推荐来一把酣畅淋漓的原神：二、配置Anaconda的国内镜像源参考：conda安装包_

目录一、说明二、什么是最大似然估计(MLE)？2.1理解公式2.2MLE的定义2.3我们何时使用MLE？三、结论一、说明        在统计学领域，我们经常需要根据观察到的数据估计统计模型的参数。为此目的广泛使用的两种关键方法是最大似然估计( MLE )和最大后验

问题描述之前在自己的笔记本电脑（Windows10）上下载安装WSL很顺利，具体教程见前面的文章，但是在新电脑（Windows11）上下载就报错：无法解析服务器的名称或地址，按照网上说的两个解决方案：修改 DNS 为手动114.114.114.114；查询 raw.githubusercontent.com 这个域名对应的能ping通的ip，

文章目录深度学习与大模型第1课环境搭建1.安装Anaconda2.修改环境变量2.1修改`.condarc`文件2.2使用AnacondaPrompt修改环境变量3.新建`.ipynb`文件机器学习基础编程：常见问题：深度学习与大模型第1课环境搭建1.安装Anaconda首先，您需要安装Anacon

anaconda下载安装1.官网或者国内镜像下载anaconda不同版本时期对应有不同python对应版本，python3.10是python长期支持版本，anaconda3-2023.03-0、-1两个版本是pythonxx3.102.安装时为所有人安装，安装结束后添加环境变量windows+R，输入SYSDM.CPL，找到环境变量，进行设置anaconda3（安

1.miniconda安装1.Python应用经常需要使用一些包第三方包或者模块，有时需要依赖特定的包或者库的版本，很多时候不同的Python应用所依赖的版本是冲突的满足了其中一个，另一个则无法运行，解决这一问题的方法就是虚拟环境。虚拟环境是一个包含了特定Python解析器以及一些软件包的自

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建议换源，可以下载速度很快，这里使用的是清华源需要GPU训练，如果没有，自行选择英伟达版本下载修改源，C盘——>user(用户)——>个人用户（自己命名的用户名），找到.condarc，用记事本打开，修改为：channels:-defaultsshow_channel_urls:truedefault_channels:-https://mirro

0介绍YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种流行的物体检测和图像分割模型，由华盛顿大学的约瑟夫-雷德蒙（JosephRedmon）和阿里-法哈迪（AliFarhadi）开发。YOLO于2015年推出，因其高速度和高精确度而迅速受到欢迎。YOLOv5在YOLOv4的基础上进一步提高了模型的性能，并增加了超参数

文章目录背景临时换源永久换源打开conda配置condarc换源执行配置命令行修改源添加源查看源删源恢复默认源使用示范背景随着实验增多，需要分割创建环境的情况时有出现，在此情况下使用condacreate--namexxpython=3.10pytorchtorchvisionpytorch-cuda-cnvidia

最近在一台受限的Ubuntu上配置和使用开源项目。由于该服务器暂时无法访问墙外网站，故找了很多镜像网站作为替代pip(pypi)清华镜像源https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple使用方法：终端命令pipinstall包名-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleAnaconda清

1.下载 官网下载：https://www.anaconda.com/download镜像下载：清华大学镜像站 比如：Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh 2.安装 bashAnaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh 一直按住回车，阅读用户协议。然后输入：yes： 按回车安装到默认位置，或者输入自定义安装

本文地址：blog.lucien.ink/archives/549本文将介绍在面向深度学习时，推荐的环境配置以及一些使用Linux的习惯。本文的部分内容与Debian下CUDA生产环境配置笔记有所重叠，但也有些许的不一样，在正文中不额外注明。前言本文将主要分4部分：配置SSH登陆安装显卡驱动

智能检测学生听课状态的网络模型：开启高效学习的新篇章 在当今数字化教育的浪潮中，我们致力于研发一款创新的检测学生听课状态的网络模型，旨在为教育领域带来革命性的变革，提升教学质量，优化学生的学习体验。 一、模型概述这款网络模型基于先进的人工智能技术和深度学习算法

换源临时更换镜像源pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/some-package永久更换镜像源在文件~/.pip/pip.conf中填入以下内容：[global]index-url=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple[install]trusted-host=https://pypi.tuna.tsinghua.e

先观察清华源的conda配置文件：channels:-defaultsshow_channel_urls:truedefault_channels:-https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main-https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r-https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda

1.conda：Windows用户无法直接创建名为 .condarc 的文件，可先在AnacondaPowershell中执行 condaconfig--setshow_channel_urlsyes 生成该文件之后再修改。通过pwd查看根目录，进入根目录对.condarc 文件进行修改：文件内内容删除，然后输入channels:-defaultsshow_chann

anaconda如果不配置国内源，在下载第三方库时，默认还是会使用官方源，就会导致时常因请求外网导致网速过慢或是链接超时，这个时候，我们就需要切换到国内源，来改善这一体验。 国内各大镜像源地址：清华大学：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple阿里云：https://mirrors.aliyun.com/py

安装Anaconda管理Anaconda打开AnacondaPrompt查看版本号设置Anaconda国内源查看.condarc配置文件创建.condarc配置文件编辑.condarc配置文件channels:-defaultsshow_channel_urls:truedefault_channels:-https://mirrors.tuna.tsinghu

大家好，我是程序锅。上次说到ChatGPT应用非常广泛，网上也有非常多基于ChatGPT的二次开发项目。这次程序锅讲带大家5分钟部署一个论文修改项目，这个项目在github上star已经超过4W+了，可谓说是明星项目了。去年这个项目还不是很完善，今年一看几乎可以集成市面上所有大模型,开发