在上一篇文章中，作者介绍了用Anaconda安装Python和TensorFlow-GPU的整套解决方案，步骤简单，非常实用。如果还没有安装Anaconda、Python以及TensorFlow的同学，可以显将上述三者安装好。上一篇文章见链接： PhD Xu：用Anaconda安装Tensorflow-GPU，并与PyCharm相结合，极简实用教程（一）zhuanlan.zhi
为什么要创建虚拟环境 在开发过程中, 当需要使用python的某些工具包/框架时需要联网安装 比如联网安装Django框架django==2.2.5版本sudo pip install django==2.2.5提示：使用如上命令, 会将django==2.2.5安装到/usr/local/lib/python版本/dist-packages路径下 问题 : 如果在一台电脑上, 想开发多个不同的项
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2024-09-10 21:21:58
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目录 Pycharm版本分布为什么我的Pycharm不能新建flask项目应该选择什么样的Python解释器环境如何修改颜色方案如何修改字体如何关闭那些烦人的代码提示/语法风格检测/波浪线如何安装package为什么安装package很慢如何格式化代码如何创建一个自己的package这些自动补全你知道吗? Pycharm版本分布pycharm-professional专业版: 试用30天,收
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2024-08-22 12:38:54
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这次给大家带来Pycharm的使用技巧总结，使用Pycharm的注意事项有哪些，下面就是实战案例，一起来看一下。以下操作都是基于 Windows 平台下的默认KeyMap设置，在 Mac 也是类似的。1、 快速查找文件开发项目时，文件数量越来越庞大，有时要在不同的文件之间来回切换，如果还是从左侧工程目录中按层级去查找的话，效率非常低效，通常，我们要用的都是最近查看过或编辑的文件，用快捷 Ctrl
1. 下载链接PyCharm for Windows ：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windowsPyCharm for Mac ：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=macPyCharm for Linux ：https://www.jetbrains.
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2024-05-27 22:48:01
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# 在Docker中使用PyCharm进行项目开发
## 简介
PyCharm是一款功能强大的Python集成开发环境（IDE），它提供了许多方便的功能和工具，可以提高开发效率和代码质量。而Docker是一种轻量级的容器化技术，可以将应用程序及其依赖项打包到一个容器中，并且能够在不同的环境中运行。本文将介绍如何在Docker中使用PyCharm进行项目开发。
## 准备工作
在开始之前，您需要
原创
2023-11-23 05:57:42
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# Python Ansible模块在PyCharm中使用
在现代软件开发和运维中，自动化是提高效率和可靠性的关键。而Ansible作为一个强大的自动化工具，使得配置管理、应用部署和任务执行变得更加便捷。本文将介绍如何在PyCharm中使用Python的Ansible模块，并通过示例代码来帮助理解。
## Python与Ansible的关系
Ansible是用Python编写的，而同时它也提
原创
2024-09-02 03:35:17
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在 PyCharm 中使用 PySpark 时，我们常常会遇到乱码的问题。这个问题通常出现在数据读写时，例如读取 CSV 文件或显示输出中的中文字符。为此，我们需要对环境进行正确的配置和调整。本文将详细记录解决在 PyCharm 中使用 PySpark 出现乱码的过程。
```mermaid
timeline
title 解决 PyCharm 中 PySpark 乱码问题时间轴
目录一、下载CUDA1.2 安装CUDA1.3 添加系统变量1.4 安装测试1.5 安装cuDNN二、安装Anaconda2.0 Anaconda简介2.1下载Anaconda2.2 安装Anaconda2.3 Anaconda创建环境2.4 激活环境，配置paddle2.5 安装paddle2.02.6更换下载源三、安装Pycharm3.1 下载Pycharm3.2 安装Pycharm相关安装包
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2024-06-18 12:36:21
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现在回头来看当时搭建环境水了点，更新一个在Windows上搭建tensorflow-gpu环境的方法,大概就用10分钟吧：首先下载清华miniconda镜像，https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/ 然后安装，安装好之后打开Anaconda Prompt,会出现终端界面，不要慌，终端界面很简单几乎不用敲指令，直接复制
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2024-03-19 22:06:19
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如何使用自己电脑上自带的GPU来运行pycharm中的程序准备工作：在代码中指定gpu来运行第一步：cuda的安装第二步：mxnet的安装第三步：可能的numpy问题附1：如何回到CPU模式附2：如何判断自己是否在用GPU 准备工作：在代码中指定gpu来运行如果需要用gpu运行代码，必须先在代码中指定gpu，即将相应的值存储在显存上，这是第一步 1.默认情况下，数据都是存放在内存上，如x = n
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2023-09-01 10:56:45
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merge 1. 先切换分支到要合并到的分支，（一般为项目主分支） 2. 选择现有内容的分支（自己贡献的分支，如develop），选择merge into current 3. push，就把develop 分支的代码同步到了master分支 push的时候，会把冲突的地方展示出来，根据具体情况选择
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2019-09-08 09:29:00
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文章目录Pycharm中使用Git1.使用Git私服创建cmdb项目版本库暂存stash分支branch分支名单分支多
原创
2022-10-19 11:46:26
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Django实现环境建立文件配置setting.py____init____ . py应用激活应用模型建立（models.py）迁移启动服务器创建账号登陆调整显示管理的表测试 实现环境安装好了mysql、navicat(可无)、pycharm、python安装django、pymysql库（pycharm和python的虚拟环境中都要有）。建立 查看项目目录结构，manage.py和projec
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2024-07-16 15:25:05
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什么是pycharm:pycharm是python的IDE，IDE集成开发环境带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外，该IDE提供了一些高级功能，以用于支持Django框架下的专业Web开发安装pycharm:[kiosk@foundation84 ~]$ cd
创建环境下载gpu版pytorch前言本篇文章是根据自己调试的过程所做的总结，主要目的是为了用gpu去跑深度学习的模型，所以需要下载pytorch的gpu版本，但是当中出现了很多错误，所以这里给出一版经试验成功的解决方案。GPU准备：下载CUDA,CUDNN这个主要是在官网上找到对应版本，许多之前的博主的方法都是一致的：第一步，是在桌面点击右键会出现NVIDA控制面板的选项，点击会出
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2023-11-23 20:37:23
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看了网上很多版本叫你安装gpu版本的pytorch后，自己写了一个比较简单的方法！步骤很少，而且不会出什么问题！不仅在虚拟环境，在你的最初的那个环境也可以这样安装！而且下载速度很快！亲测有效！torchvision安装也是同理！注意我的是安装了anaconda！安装方法可以参考：1.知道自己的cuda版本在cmd命令下输入：nvidia-smi 我的版本是11.4.2.查找cuda版本
Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)一.Anaconda、tensotflow的下载及安装见以下链接：Windows下安装tensorflow（CPU + GPU）Win10下用Anaconda安装TensorFlowwin7系统 深度学习环境 anaconda+tensorflow+jupyter notebook轻松搭建tensorflow安装过
0. 介绍之前的博客中简单讲到了gprmax3.0安装使用过程中的一些问题（点此进入），pycharm运行gprmax能避免cmd操作中反复复制粘贴的过程，便于模拟，对仿真数据量较大时特别有用，尤其是机器学习、深度学习所需大量数据的仿真，这篇博客主要介绍如何在pycharm中配置gprmax以及其使用方法欢迎交流：1593458764@.com特别说明：由于本人最近闲暇时间太少，不再提供免费安
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2024-03-15 11:31:53
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1,PYTORCH对应它的GPU，tensorflo对应它的GPU，还是可以共用GPU各自对应各自的GPU2,多个CUDA和cuDNN可以在一个电脑上共存吗？可以，查看如下链接：windows下同一个显卡配置多个CUDA工具包以及它们之间的切换_MIss-Y的博客cuda 工具包3，虚拟环境中可以使用GPU吗？如何使用在开始配置GPU环境开始之前，确保安装好了Anaconda，pycharmAna
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2023-10-08 15:43:28
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