conda

conda虚拟环境直接复制依赖包可能会报错不建议直接将旧虚拟环境中的依赖包文件复制到新虚拟环境中，这种方式大概率会导致环境异常或包无法正常使用，核心原因和更优解决方案如下：

关于Pycharm的conda虚拟环境包更改路径问题的配置问题最近发现C盘又又又变红色了，想着之前发现conda虚拟环境占了很多很多内存，那就移动。参考的是这位博主的博客文章

conda使用指南Conda是一个包和环境管理的工具。支持 Windows、macOS和 Linux。Conda可以快速的安装、运行和更新包和相关的依赖。Conda也可以轻易地创建、保存、加载和转换环境。

开心-开心急了

Windows 解决vscode 无法激活 miniconda 虚拟环境问题上一篇文章配置好了miniconda的环境以后运行代码显示如下问题

PySpark 安装教程及 WordCount 实战与任务提交学习 PySpark 安装教程是掌握大数据处理的第一步。无论你是在 Windows 还是 Linux 系统上进行 PySpark 安装与部署，都需要正确配置环境才能顺利运行。PySpark 作为 Apache Spark 的官方 Python API，结合了 Python 的简洁和 Spark 的分布式计算能力，被广泛应用于大数据分析、机器学习和数据科学。

Conda：跨平台的包管理与环境管理工具在现代数据科学、机器学习和科研开发环境中，包管理与环境隔离变得越来越重要。Conda，作为一款强大、灵活且跨平台的命令行工具，正是为了解决这类问题而诞生的。

EPGF 架构下的 Python 环境变量设置建议——Anaconda 路径精简后暴露 python 及工具到环境变量的配置记录 [三]【EPGF 白皮书】路径治理驱动的多版本 Python 架构—— Windows 环境治理与 AI 教学开发体系

一、Pytorch安装教程-windows环境，利用Anaconda搭建虚拟环境，Pycharm开发工具

Anaconda配置环境变量和镜像依赖项检查pip：不一定会展示所需其他依赖包安装包时或许会直接忽略依赖项而安装，仅在结果中提示错误conda：列出所需其他依赖包

查询 conda + pip 装的包查询某个包被安装在哪个conda环境中，同时查询conda自己安装和pip安装的包：脚本要点运行之后，可以看到：

4、Python面向对象编程与模块化设计学习目标：建立面向对象编程思维，掌握代码组织和模块化设计方法，培养大型项目开发能力当然实际没人拿jupyter做开发（不是说Python不能开发），有这个思维即可。

【Python】pytorch安装（使用conda）# 创建 PyTorch 虚拟环境 conda create -n pytorch_env python=3.10

在 PyCharm 里怎么“点鼠标”完成指令同样的运行操作下面先把这三句指令逐行解释清楚，再告诉你如何在 PyCharm 里“图形化”地完成同样的动作。你只要把指令里的「参数」换成 PyCharm 的「Run/Debug Configuration」即可。

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conda环境导出首先，确保你激活了你要打包的 conda 环境：conda activate qwen使用 conda 命令将当前环境的配置导出为一个 .yml 文件，记录下环境中所有的依赖和版本：

剑客的茶馆

新服务器从0开始搭配Ubuntu+Conda+Docker+Dify新到一台服务器，4090显卡，需要投喂文件，搭建个RAG, AI对话框出来，过程：下载: https://cn.ubuntu.com/download 24.4 记住这个版本号注意：企业级硬盘要做raid1+raid5.

Conda环境隔离和PyCharm配置,完美同时运行PaddlePaddle和PyTorch最终目标与架构图我们将建立如下所示的系统，其中PyCharm作为统一的开发界面，灵活调用两个底层独立的计算环境：

Conda 包管理器与环境管理使用指南Conda 是一个开源的包管理器和环境管理器，安装 Conda 后，系统内可以存在多个互相隔离且不干扰的 Python 包环境，避免库冲突。通常，我们会为每个项目保留一个独立的 Python 包环境。此外，Conda 除了管理 Python 包外，还能管理 gcc 等系统包，让一个系统内可拥有多个 gcc 编译工具，十分强大。

Conda 使用py环境隔离下载地址搜索Anaconda Powershell Prompt打开Anaconda Powershell Prompt打开

Conda 常用命令大全目录一、基础命令二、环境管理命令三、包管理（环境内）四、环境迁移五、清理缓存---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Python包管理工具全对比：pip、conda、Poetry、uv、Flit深度解析在Python开发中，包的管理和使用是重要环节，现如今python包管理工具众多，如何选择合适的管理工具？常用的工具有pip、conda、Poetry、uv、Flit，下面这些工具进行详细对比分析。