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理想是做全栈工程师

基于UNet的带噪黑白数字图像分割模型之前学习的都是分类模型，如yolo，resnet，cnn，现在转向分割模型UNet;经过训练，dice值达到0.999，几乎全覆盖。

Anaconda 加速 AI 模型训练：优化机器学习工作流效率的利器目录1. 环境隔离：杜绝依赖冲突 (The Foundation)1.1 使用 Conda 环境1.2 依赖锁定与复现性

Mac 系统 Python 开发环境搭建：Pyenv + Virtualenv 图文完整方案Pyenv 是一个用于管理多个 Python 版本的开源工具，允许你在同一台机器上轻松安装、切换和管理不同的 Python 版本，而不会产生冲突。最初由 Yoshinori Kawasaki 开发，现由 Python 社区维护，是 Mac 和 Linux 系统上最受欢迎的 Python 版本管理器之一。

Anaconda卸载重装PyTorch环境的正确方法在深度学习项目推进过程中，最让人头疼的往往不是模型设计本身，而是那个看似简单却暗藏陷阱的环节——环境配置。你是否经历过这样的场景：刚克隆了一个开源项目，满怀期待地运行 python train.py，结果第一行就报错 torch.cuda.is_available() 返回 False？或者明明安装了 PyTorch，导入时却提示“DLL load failed”？更糟的是，尝试修复时用 pip 和 conda 混合安装，最终把整个 Python 环境搞得一团糟。

Love Song残响

Anaconda加速AI训练全攻略虚拟环境快速配置采用Anaconda创建隔离的Python环境，通过Conda直接安装匹配版本的CUDA、cuDNN及深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）。替换默认Conda解析器为Mamba，提升依赖解析速度，尤其适合需要频繁调整环境的场景。执行命令示例：

Conda 环境管理工具：高效管理 Python 与多版本依赖使用详解Conda是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统（一般在安装Anaconda就随着把Conda也安装上了）。它最初是为Python程序创建的，但现在已经可以打包和分发其他软件，适用于Linux、OS X和Windows系统。以下是关于conda的详细信息：为什么安装Anaconda会同时安装Conda？

雪落无尘处

Anaconda 虚拟环境配置全攻略+Pycharm使用虚拟环境开发：从安装到高效管理在进行 Python 开发时，不同的项目往往依赖不同版本的库。如果全部安装在全局环境中，极易引发版本冲突。Anaconda 虚拟环境就像是为每个项目打造的“独立包间”，让你的开发环境井然有序。

Anaconda 无法找到 Anaconda Prompt 的原因由于一些原因，某些工作者可能无法通过官网下载Anaconda，因此会使用国内镜像站进行下载，例如清华大学开源软件镜像站等渠道进行下载，可能安装之后会出现像我一样无法找到Anaconda Prompt的情况，如图：遇到这种情况，很有可能是下载了过于古老的版本！在清华镜像站中，版本顺序不是按时间进行排序的，可能最新版在版本列表的开头、中间、结尾都有可能出现！

在anaconda中安装cuda-pytorch每次新电脑装环境，自己就得去网上找教程，虽然不也不难，难免年龄大了记不住，也怕自己漏掉什么环节。索性自己记录一下写一个教程，现在只记录cuda版本pytorch。未来装cpu版本的时候再更新。

Kickstart文件密码设置指南：自动化安装的核心实践作为Linux OS镜像定制开发的DevOps专家和Anaconda维护者，我深刻理解Kickstart文件在自动化安装中的关键作用。本文将结合Red Hat官方文档及实际案例，系统阐述如何在Kickstart文件中安全配置用户名和密码，解决密文密码安装失败等常见问题。

Python环境管理利器Conda：从入门到避坑实战指南还在被Python环境折腾得焦头烂额？Anaconda单月下载量超2000万次，数据科学家的首选武器！

如何修改Anaconda虚拟环境的名字？通过克隆重命名。这是Anaconda官方推荐的方法，因为conda没有直接的rename命令。1. 克隆旧环境为新名字

ROS 2 Jazzy + Python 3.12 + Web 前端案例创建一个 ~/ros2_ws/src/web_demo/launch 目录，并将rosbridge的配置复制过来。

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ubuntu22.04+miniconda+ros2的坑（1）上篇文章记录了我在ubunt22.04+miniconda下安装ros2踩的坑，一句话：如果你安装了 Anaconda 或 Miniconda，Conda 环境会劫持系统的路径。Conda 有自己的一套库文件（比如 libstdc++ 等），可能会屏蔽掉 ROS 需要的系统库，或者重置了 LD_LIBRARY_PATH

使用Anaconda管理Python环境：安装与验证Pandas、NumPy、MatplotlibAnaconda 管理 Python 环境及核心库安装与验证Anaconda管理Python环境（Pandas/NumPy/Matplotlib安装与验证）

基于WSL 2在Windows 11 构建深度学习开发环境 —— 以Ubuntu、Anaconda、PyCharm及GPU支持为核心本文将详细介绍在 Windows 11 系统中通过 WSL2 架构搭建高效深度学习开发环境的完整流程。将基于Ubuntu子系统，整合Anaconda环境管理工具和PyCharm专业开发环境，特别针对GPU支持进行重点配置，实现从环境准备到模型训练的全流程指导。无论您是偏好 Windows 操作但需要 Linux 开发环境的程序员，还是希望在同一设备上兼顾办公与实验的研究人员，本方案都能为您提供一条可靠且高效的实践路径。

【AI大模型对话】流式输出和非流式输出的定义和区别提示：帮帮志会陆续更新非常多的IT技术知识，希望分享的内容对您有用。本章分享的是springboot的使用。前后每一小节的内容是存在的有：学习and理解的关联性。【帮帮志系列文章】：每个知识点，都是写出代码和运行结果且前后关联上的去分析和说明（能大量节约您的时间）。

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vscode、anaconda、git、python配置安装（自用）一、安装Vscode网址：https://code.visualstudio.com/Download

中医正骨葛大夫

一文解决如何在Pycharm中创建cuda深度学习环境？想必大家都知道，目前深度学习最好的框架便是用Python编写的PyTorch，而Pycharm作为最受欢迎的Python IDE，广泛被大家用来训练模型。因此本文介绍如何利用Anaconda这个软件来为Pycharm配置环境。

安装Anaconda和Pytorch1.访问官方网站https://www.anaconda.com/ 2.点击“free download”，步骤如下图。（官网可能随时间变化产生迭代，迭代后可能操作步骤有变化，当前步骤仅作参考） 3.如果点击“free download”没有反应，建议先登录