目录Anaconda配置（安装-环境配置-换镜像源-虚拟环境与包操作）前言下载Anaconda安装Anaconda配置环境变量步骤检查配置是否成功配置 Anaconda换国内镜像源（以清华镜像为例）虚拟环境与包操作（命令行下）Conda与Pipupgrade与updateEND Anaconda配置（安装-环境配置-换镜像源-虚拟环境与包操作）前言一般安装anaconda后不需要再安装pytho
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2024-03-04 11:33:59
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conda config --show-sources
添加仓库
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pk
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2024-07-22 19:46:41
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在使用Linux系统时，经常会遇到需要使用Conda进行包管理的情况。Conda是一个开源的包管理系统和环境管理系统，用于安装和管理软件包及其依赖关系。在使用Conda过程中，可能会遇到需要修改镜像的情况，以加快下载速度和提高软件包的使用效率。
要修改Conda镜像，需要首先了解镜像的概念。镜像是一种用于存储和复制容器或虚拟机的状态或数据的结构。在使用Conda时，默认情况下会从官方镜像源中下载
原创
2024-04-11 10:25:27
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RPMRPM的概述RPM软件包管理器RPM 是Red-Hat Package Manager（RPM软件包管理器）的缩写，类似windows里面的setup.exe是Linux这系列操作系统里面的打包安装工具，它虽然是RedHat的标志，但理念是通用的。安装包格式mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm“mysql” 软件名称“mysql-community
在pytorch安装中，参考了很多前人的方法，但仍然踩坑，目前没有安装成功。一、conda安装先是在pytorch官网上试着用conda安装， 同时添加了conda安装清华源的唯一镜像源：conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/目前conda的镜像源如下
文章目录一、存储简介1、存储的分类2、存储类型的分类3、分布式存储介绍二、GlusterFS2.1 GlusterFS 集群1、创建集群2、准备存储目录3、创建存储卷4、启动存储卷5、客户端挂载6、卷的删除2.2 GlusterFS 卷类型1、Distributed2、Replicated3、Distributed Replicated4、Dispersed5、Distributed Dispe
Anaconda安装：1、anaconda的安装：下载完之后，尽量的按照anaconda默认的行为安装，安装时会自动的吧bin目录加入到环境变量path中去。2、使用anaconda对工具包的安装： 在使用过程中，会发现使用conda的下载速度非常的慢，因为使用的是国外的服务器，所以这里要设置为国内的镜像。 配置命令如
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2024-03-15 13:05:43
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目录Anaconda镜像源配置通过命令行或配置文件添加恢复默认源查看镜像源配置管理虚拟环境创建虚拟环境查看现有虚拟环境激活虚拟环境关闭当前环境移除虚拟环境Conda更新Python镜像源配置常用的镜像源网址：包的更新pip的更新查看可更新包pip更新所有包Anaconda镜像源配置(建议不要修改)通过命令行或配置文件添加1、命令行添加：conda config --add channels htt
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2023-12-19 05:02:09
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linux下如何更新镜像源（ubuntu 10.04 为例）2012-04-01 14:21 所谓镜像源，就是ubuntu已联网情况下，希望能自动寻找相关软件安装，比如执行sudo apt-get install g++（自动安装g++）。因为安装程序是从你所选取的镜像源服务器下载，下载的速度和你选取的镜像源相关。默认的镜像源速度都比较慢，下面我
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2024-02-27 11:27:23
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首先，将本地镜像mount到某个目录，假设有两个镜像盘dvd1.iso 和dvd2.iso
mkdir dvd1
mkdir dvd2
mount -o loop /home/dvd1.iso /mnt/dvd1
mount -o loop /home/dvd2.iso /mnt/dvd2
rpm包的系统（例如centos，有yum命令的都是）操作如下：
centos
[root
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2024-05-22 16:52:23
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各系统都可以通过修改用户目录下的 .condarc 文件。 Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件，可先执行 conda config set show_channel_urls yes 生成该文件之后再修改。 在.condarc 文件中添加镜像
原创
2021-08-06 09:48:21
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# 在 Linux Conda 中设置 Python 镜像
在使用 Conda 管理 Python 环境时，镜像的配置对于提高包下载速度和提高工作效率尤为重要。尤其是在中国，自带的 Conda 源速度较慢，使用镜像源可以显著加快下载和更新的速度。本文将详细讲解如何在 Linux Conda 中设置 Python 镜像，并通过流程图和序列图帮助理解这一过程。
## 为什么需要设置镜像源？
在执
原创
2024-08-30 06:00:15
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1、问题描述我们使用conda命令安装库，需要为conda设置镜像源。2、配置conda镜像源2.1 打开 '.condarc’文件sudo vim ~/.condarc2.2 将以下内容覆盖’.codnarc’文件里面所有内容channels: - defaultsshow_channel_urls: truedefault_channels: - https://mirrors.tuna.
原创
2023-01-04 18:07:33
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Linux一.安装系统： 安装虚拟机 下载地址：https://www.vmware.com/cn.html VMware Workstation安装的许可协议，VMware Workstation安装路径 自己设置 VMware Workstation增强型键盘功能VMware Workstation软件检查更新和帮助完善]( VMware Workstation快捷方式 VMware Work
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2024-03-07 16:58:02
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配置conda频道#一：官方频道
conda config --add channels bioconda
conda config --add channels conda-forge
conda config --set show_channel_urls yes
#二：清华镜像频道
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsing
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2024-02-10 20:28:48
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一、conda安装anaconda是一个非常流行的包管理软件，我个人尤其爱好，但是有一个问题就是它所有的软件包全部在国外，安装起来很麻烦，关键是下载速度慢，而且经常中断，所以需要配置国内安装的镜像，下载速度就很快了。1.1 conda的配置文件config如果用户从来没有使用过conda config 命令，就不会有配置文件，当用户第一次运行 conda config命令时，将会在用户的
一、anaconda配置镜像查看源：conda config --show-sources在Mac and Linux下：conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes在W
前面我们在安装Ubuntu18.04系统时就遇到一个配置软件源的选项，系统默认软件源来自Ubuntu官方。但是官方软件源在国内使用并不理想，不仅网速非常慢而且容易出现超时的现象。所以一般我们都会选择更换国内镜像源来安装软件(比如阿里、网易、清华、中科大等都提供了不错的镜像源)，我们只要选择一个适合自己地区的镜像源进行更换就可以大幅度的提升软件下载速度了。 备份Ubuntu官方源文件养成
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2024-06-17 14:35:01
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目录前言1 显示所有channel2 移除清华镜像3 添加可用的清华源4 下载opencv5 一些其他的conda指令6. 遇到的问题6.1 更换默认源参考文献 前言1）如何显示所有channel； 2）如何更换channel。1 显示所有channel首先，conda config --show能够显示出所有conda的config信息。如果我们只想看channels的信息，输入conda c
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2024-09-10 19:24:31
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说明：本篇博客基于Windows10 21H2操作系统，电脑硬件配置为AMD Ryzen 7 5800H with Radeon Graphics，无独显，base环境中的python版本为3.8.8。什么是tensorflowtensorflow是一个是由谷歌的人工智能团队谷歌大脑(Google Brain)开发并维护的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习算法的编程实现。tensorflow目
