使用vscode 编辑运行processing代码之前一直在使用processing自带的编辑器来编写和运行代码，因为用习惯了其他vscode之类的编辑器,processing自带的编辑器确实不是很好用。之前我的做法是使用vscode编辑代码，然后转到processing里面去点击运行，每次改完都要切换到p才能运行，着实不是一很优雅的做法。于是我想起可不可以在vscode里运行processing
在现代深度学习的研究和应用中，开发环境的选择至关重要。VSCode (Visual Studio Code) 是一款流行的开源代码编辑器，许多开发者和研究者选择它来编写和调试深度学习代码。本文将阐述如何在 VSCode 上运行深度学习代码，包括环境配置、安装必要的库、运行深度学习模型，以及代码示例和状态图，确保我们有一个清晰的逻辑结构。
## 一、准备工作
### 1. 安装 VSCode
# 使用 VSCode 远程连接 Linux 进行深度学习开发的指南
在进行深度学习项目时，通常需要强大的计算资源，而许多开发者会选择使用远程 Linux 服务器。本文将指导你如何使用 Visual Studio Code（VSCode）远程连接 Linux 服务器来进行深度学习的开发。
## 整体流程
以下是整个操作的流程，具体步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
# 使用 VSCode 连接服务器跑深度学习项目
在深度学习领域，很多研究和应用需要强大的计算能力，通常我们会选择使用专门的服务器进行训练。为了提高开发效率，Visual Studio Code（VSCode）成为很多开发者的选择，因为它不仅仅是一个代码编辑器，更是一个强大的集成开发环境（IDE）。本文将讨论如何使用 VSCode 连接到远程服务器来执行深度学习任务，并提供代码示例和工具配置步骤
文章目录前言1、安装OpenSSH2、vscode配置ssh3. 局域网测试连接远程服务器4. 公网远程连接4.1 ubuntu安装cpolar内网穿透4.2 创建隧道映射4.3 测试公网远程连接5. 配置固定TCP端口地址5.1 保留一个固定TCP端口地址5.2 配置固定TCP端口地址5.3 测试固定公网地址远程前言远程连接服务器工具有很多，比如XShell、putty等，可以通过ssh来远程连
虚拟机配置网络配置以virtualbox为例，在网络新增加一块网卡，然后连接方式选为仅主机网络 然后进入虚拟机查看网络$ ifconfig 将这里的网络与主机VirtualBox Host-Only Network显卡的网络进行对比，如果前三位一样，就可以使用，如果前三位不一样，就手动更改网络，（在ubuntu的网络设置里，将网络改为手动，然后修改） 这里我们的ip地址符合要求就不用修改了，然后接
# 使用VSCode连接服务器跑深度学习代码
随着深度学习的不断发展，许多数据科学家和开发者需要高性能的计算资源来训练他们的模型。虽然在本地机器上运行深度学习代码是可行的，但性能瓶颈往往使得这一过程变得缓慢。于是，连接高性能服务器并在其上运行深度学习代码便成了一个理想的选择。本文将介绍如何使用Visual Studio Code（VSCode）连接服务器并运行深度学习代码，同时提供相关的代码示例
参考链接断断续续做php五年了，前期只在开发机器上debug，中期从不debug，有什么问题var_dump一下，现在遇到一个fpdf的问题，无奈必须debug服务器。我只是记录一下自己遇到的问题，基本完全按照原文思路来。 环境介绍：本地：win7 + vscode远程：CentOS + Apache + PHP5.6 + xdebug PHP的运行环境在远程服务器中，项目代
# 使用Yarn管理深度学习任务
近年来，深度学习作为机器学习的一个重要分支，已经在许多领域中获得了巨大的成功。特别是在计算机视觉、自然语言处理等领域，深度学习带来了颠覆性的变化。然而，构建和训练深度学习模型往往需要大量的计算资源和管理工具，尤其是在大规模数据集上进行训练时。Yarn（Yet Another Resource Negotiator）作为一个资源管理工具，可以帮助我们更好地协调和管
文章目录Linux下安装vscodeVScode安装插件编码与调试配置（转到bilibili教程 - 共24课） Linux下安装vscodevscode貌似也能通过apt-get 方法安装，但我不确定这种方法可行性，还是用常规的方法安装吧首先先去下vscode的安装包https://code.visualstudio.com/拖下来点other downloads，找到tar.gz格式的下载下
使用SSH链接linuxVScode链接的方法参考如下文章VScode使用之ssh链接虚拟机安装C/C++插件安装CMake插件使用CMake构建项目新建工程文件夹├── main.c
├── inc
│ └── fun.h
└── src
└── fun.c快捷键Ctrl+Shift+P，输入CMake：Quick Start选择生成执行程序还是库，选择Executal
作为技术开发，大家平时肯定需要记录技术笔记。甚至有的同学还开通可自己的技术博客或者技术公众号进行创作。这个时候有套趁手的写作工具尤为重要，节省下时间好好休息一下，对于咱们程序员来说更加重要。因为最近在自己学习golang，为了找个顺手的IDE尝试了一下VScode，用后总结两个字：“真香”。集编码、写作、划水 于一身。话不多说，我们今天先说说写作这部分。文字内容文字写作推荐大家使用markdown
前段日子需要远程连接主机，奈何不花钱的就能远程连接的软件只找到了VScode，连接时由于网络问题，一直无法连接成功，原因在于ssh时下载的一个压缩包下不下来，报错XHR，本来在windows10下已经搞定了，后来需要在linux下配置，发个帖子记录一下方法：由于没有截图，只能以文字描述了（SSH插件版本0.70）1、vscode下载失败时会有提示，网上翻一番，可以看到一串，乱码，这个就是后续要用到
# 在 VSCode 中配置深度学习开发环境
在深度学习的开发过程中，选择合适的开发工具尤为重要。Visual Studio Code（VSCode）作为一款轻量且灵活的代码编辑器，受到许多开发者的青睐。本文将为你讲解如何在 VSCode 中配置深度学习环境，并给出代码示例，方便你快速入门。
## 1. 安装 VSCode
首先，你需要从 [VSCode 官网]( 下载并安装最新版本的编辑器
# 在 Linux 上用 VSCode 开展深度学习的指南
作为一名初入深度学习领域的开发者，可能会对工具的设置和环境的配置感到不知所措。本文将带领你逐步实现“在 Linux 上使用 VSCode 进行深度学习”的环境搭建。我们将从安装 VSCode 和必要的库开始，到配置深度学习框架如 TensorFlow 或 PyTorch，最终试用 Jupyter Notebook。
## 整体步骤
# 深度学习、Docker与VSCode的结合
随着深度学习的迅猛发展，开发人员和研究者们常常需要创建复杂的环境来运行他们的模型。Docker是一个极为方便的工具，用于创建和管理隔离化的应用环境。与此同时，VSCode作为一款轻量级但功能强大的代码编辑器，提供了一系列插件，使得我们能够轻松管理Docker容器并编写深度学习代码。本文将介绍如何在Docker中构建深度学习环境，并利用VSCode进
最近在网上看到有人在推 vscode-debug-visualizer 这个神器，想了解一下做个对比介绍在我们写代码得时候，最麻烦的事是出现错误很难定位到问题，特别是代码特别长的时候，错误隐藏的很深的时候，不管是 debugger 还是 console.log，亦或用浏览器的调试工具打断点，都是需要慢慢一条一条的排错。这些调试方式都是需要我们大脑去思考、去排错，那有没有一种方式更方便，能将结果以图
# 实现“vscode调试深度学习”的步骤
## 流程表格
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 安装VSCode和Python环境 |
| 2 | 安装Python插件和VSCode插件 |
| 3 | 创建深度学习项目 |
| 4 | 设置调试环境 |
| 5 | 编写代码并调试 |
```mermaid
journey
title 实现“v
背景之前一直是只用WebStorm作为IDE来编写代码，但是由于：手中的这台Mac接了两个显示器以后，使用WebStorm会有卡顿。WebStorm需要付费（虽然可以通过某方法和谐）。所以需要寻找一个新的编辑器或者IDE来进行边写代码。为什么选择VS CodeVS Code的性能明显由于Atom。VS Code的插件系统使用方便程度远高于Sublime。VS Code相对于WebStorm来说是免
今天刚刚接触python机器学习之kaggle实战这本书，初步学习了python机器学习库之sklearn的基本运用，照葫芦画瓢的对书中代码进行了一定的编写运行，小小记录我学机器学习之路 主要是这对支持向量机 、朴素贝叶斯、k近邻、决策树 ，使用sklearn快速对其进行建模训练操作一 支持向量机这里不涉及具体的算法原理知识，主要是使用sklearn库函数进行构建训练网络#使用sklearn中的
