0.复盘 最近在接触docker的过程中，发现conda的使用不可避免，在docker用到镜像开启新的容器中势必要再配一遍anaconda,而我每次都要搜索一大堆配置指令，在搜索过程中就耗费了大量时间，这次必须做一次完整的总结。1.conda的linux安装 1.1 配置环境 在root权限下：（否则加root） yum install -y vim （这是linux安装工具的命令） vim ~/
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2023-08-23 17:14:01
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自我的学习日志，第一次接触是使用docker进行封装程序。内容都是“从别的文章里学习来的”，毕竟是学习日志 Docker 是一个开源的应用容器引擎，由go语言编写，简单点说就是用一个压缩包装把要运行的程序装起来，然后只要有Docker就可以在任何机器上运行了，可以不用配环境（这点是非常棒的）。由以下几部分组成：DockerClient客户端Docker Daemon守护进程 （没写字的就是不会）D
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2023-08-12 21:03:06
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Anaconda结合大佬的一些解释做了以下总结，有不足指出还请指出 一下操作环境：Ubuntu 20.04是什么：Anaconda是一个环境容器，里面可以配置各种不同版本开发的环境，这些开发环境互不干扰。 有点儿docker的味道。在python开发者眼里，主要是用其创建不同的python开发环境。作用是什么它是用于解决各种开发环境的问题。比如说：我们可以使用conda搭建一套 python 2.
随着项目越做越多，越来越感受到Python的环境管理是多么重要。为每个项目创建一个独立的虚拟环境，不仅可以避免大杂烩般的库的依赖冲突，而且方便导出库依赖文件 environment.yml，提供项目开发时的库的信息。这对后来者对项目的复现，以及项目的远程部署，都有着重要的意义。理清 conda, miniconda, anaconda 的区别和联系：Anaconda：一个完整的数据科学发行版，包括
Anaconda下的conda常用指令背景：至于为什么使用Anaconda，相比你搜索到这篇文章或许更知道为什么，如果还不知道，肯定使用pip安装出现的问题比较多啊。。。。Anaconda其实就是一个集装箱，类似docker，但是和docker也有区别，跟pip类似，可以对python包进行管理，更重要的是可以用虚拟环境来创建和使用项目，方便管理python包。安装安装的话，百度一大堆，然后都是什
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2023-07-26 20:49:59
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DockerCon2017已经结束了，从去年的版本到现在，Docker产生了很多的变化。Docker的开发者们一直强调他们希望Docker的体验越简单越好。观察下最近几个月Docker的新特性，你会发现所言非虚，DockerCon2017大会也向我们展示了这一点。下面介绍下Docker最近几个月发布的新特性多阶段构建构建一个镜像一般需要多个阶段。编译你的应用然后跑测试当测试通过时，你将你的应用打包
这里用个不太恰当的比方来说明。大家肯定安装过ghost系统，镜像就像是ghost文件，容器就像是ghost系统。你可以拿别人的ghost文件安装系统(使用镜像运行容器)，也可以把自己现有的系统制作成ghost文件(从容器构建镜像)。Dockerfile则像是一个生成ghost文件的脚本(镜像构建脚本)，这个脚本会指定去哪里下载哪个版本的window系统，再去哪里下载哪些软件
适配tensorflow的CUDA、cuDNN、python版本conda和pip命令的区别总体来说pip和conda功能相似，但仍然有一些区别 pip是用来安装python包的，安装的是python wheel或者源代码的包。从源码安装的时候需要有编译器 的支持，pip也不会去支持python语言之外的依赖项。 conda是用来安装conda package，虽然大部分conda包是python
❤️觉得内容不错的话，欢迎点赞收藏加关注???，后续会继续输入更多优质内容❤️ 使用conda进行python环境管理Anaconda、conda、pip、virtualenv的区别（1）AnacondaAnaconda是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本。其包含的科学包包括：conda, numpy, scipy, ipython notebook等。（2）condaconda
## 使用Conda和Docker实现环境管理
作为一名经验丰富的开发者，对于如何使用Conda和Docker来实现环境管理，我将向你分享一些经验和技巧。首先，我们先来看一下整个过程的流程。
### 流程表格
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建Conda环境 |
| 步骤二 | 将Conda环境导出为YAML文件 |
| 步骤三 | 创建Dockerfi
目录1. 引言2. 谈谈anaconda/conda/pip3. conda的常用用法3.1 conda信息3.2包管理3.3环境管理4. pip的常用用法4.1 包管理1. 引言这里主要记录一下conda和pip的常用用法，顺便谈谈anaconda/conda/pip之间的一些区别。2. 谈谈anaconda/conda/pipanaconda：简单来说，anaconda就是一个包含conda这
1、Docker概念1.1、什么是DockerDocker概念就是大概了解一下就可以，还是引用一下百度百科吧：Docker 是一个开源的应用容器引擎，
让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，
也可以实现虚拟化，容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。一个完整的Docker有以下几
个部分组成：
① dockerClien
Anaconda和canda简介及区别
Anaconda简介：1.是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等软件包，numpy，pandas（数据分析），scipy等科学计算包,而无需再单独下载配置.可以在同一个机器上安装不同的软件版本（python版本）。Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存
前言在Ubuntu系统，创建一个docker，然后搭建conda深度学习环境，这样可以用conda或pip安装相关的依赖库了。一、创建一个docker为了方便开发，在Docker Hub官方中选择一个合适的conda docker镜像，然后下载到本地。我选择了“docker-anaconda”，地址是：Docker Hub下载命令如下： docker pull continuumio/a
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2023-08-18 14:16:01
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前言最近，为了方便对命令行过敏的测试或开发人员，我决定部署一个可视化的管理平台来管理docker，在我重装十几次系统（当然，只是虚拟机镜像克隆），对比之后，终于选择了一款心仪的管理平台。部署docker环境安装／升级你的Docker环境，建议使用过阿里云的镜像仓库下载：mirrors.aliyun.com/help/docker-engine 或执行以下命令：curl -sSL http://
一、下载 Anaconda官网地址：https://www.anaconda.com/下载步骤1、单击Get Started2、单击Download Anaconda installers3、选择对应的系统4、选择系统对应的位数二、安装Anaconda1、找到下载完成的安装包，右击以管理员身份运行2、下一步3、同意协议4、下一步5、选择好安装路径并下一步6、系统默认推荐，安装7、等待安装完毕，下一
# Conda 打包 Docker
## 简介
在软件开发和部署过程中，使用容器化技术可以确保应用程序的可移植性和一致性。Docker 是一个流行的容器化平台，而 Conda 是一个广泛使用的包管理器和环境管理工具。本文将介绍如何使用 Conda 打包 Docker 镜像，使得应用程序的构建和部署过程更加简单和可靠。
## 准备工作
在开始之前，需要安装 Docker 和 Conda。Do
# 科普文章：conda环境 docker
## 引言
在软件开发过程中，环境配置是一个非常重要的环节。而conda环境和docker是两种非常常见的环境配置工具。本文将介绍如何结合使用conda环境和docker来更好地管理开发环境。
## 什么是conda环境？
conda是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，用于安装和管理软件包和其依赖关系。conda环境可以帮助我们创建独立的P
# 从零开始：教你如何使用conda和Docker
作为一名刚入行的开发者，你可能会对如何使用conda和Docker感到困惑。别担心，这篇文章将带你从零开始，一步步学会如何使用这两个强大的工具。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来了解整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装conda |
| 2 | 创建conda环境 |
| 3
# Docker Conda 环境实现指南
## 概述
在本文中，我将指导你如何使用 Docker 和 Conda 创建一个容器化的开发环境。Docker 是一种容器化平台，它可以帮助我们创建和管理容器，而 Conda 是一种流行的包管理工具，可以帮助我们创建和管理不同的 Python 环境。
## 流程概览
下面是整个流程的概览：
| 步骤 | 描述 |
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