本文紧承上一篇 Python 常用日期处理，因制于篇幅的大小需求才临时分立新篇，这里要简单提到 calendar 和 dateutil 模块的使用，其中 calendar 是 Python 内置的。相比于上一篇而言，此处主旨会更明确一些，只记录三个应用案例，分别是用 dateutil 灵活的解析 datetime 字符串给定起始日期后的连续日期给定起始日期后连续的月末日期dateutil 灵活的解
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2023-11-24 11:36:25
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１、安装ＣＵＤＡ１、下载https://developer.nvidia.com/cuda-downloads（1）大概是下面这个样子，按照自己的平台来选,然后下载那个.run文件就行。注意，这里有几个包，都下下来。准备工作已经做完，这时候，你已经知道了你需要的驱动信息并且下载了几个cuda的run文件。 （2）你自己可以建个文件夹，然后在文件夹中输入上命令下载：sudo wget http://
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2024-06-08 17:16:01
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1. 安装环境系统环境：win10虚拟环境：anaconda3语言：pythontensorflow2.2.0 或者 pytorch1.5.12. 步骤如果电脑上什么环境都没有安装，需要遵循五步。 第一，安装anaconda3环境，提供python版本管理和包管理工具，能够创造一个单独的虚拟环境。 第二，更新GPU驱动，驱动可以通过自动更新也可以通过手动更新，但一般手动更新才能够更新到最新的版本中
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2023-10-17 12:11:09
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# Python安装CUDA详解
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，使得开发者能够利用NVIDIA显卡的强大计算能力。通过与Python结合编程，数据科学家和工程师可以大大加快计算速度，实现更复杂的运算，尤其在机器学习和深度学习领域中尤为重要。本文将为您详细讲解如何在Python中安装CUDA，并提供相
原创
2024-09-08 06:27:59
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安装目录一、cuda安装1.1、cuda版本选择1.2、下载安装二、cudnn安装三、pytorch安装四、tensorRT8.X安装 写在前面 博主这里装的是cuda11.7，最后一步tensorRT运行的时候有个pycuda的安装，它的最新版本只支持到cuda11.6，所以博主最后是又把cuda11.7卸载后重新安装了11.6，安装过程和11.7一样。pytorch对应的版本也应该修改，但过
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2023-08-11 12:44:28
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# 如何在Python中安装dlib和cuda
## 引言
Python是一种流行的编程语言，广泛应用于机器学习和计算机视觉领域。dlib是一个功能强大的机器学习库，提供了许多先进的计算机视觉算法。为了充分利用dlib的功能，我们需要安装它的依赖库之一cuda。本文将教你如何在Python中安装dlib和cuda。
## 安装流程
以下是安装dlib和cuda的步骤概览：
| 步骤
原创
2024-01-08 03:54:24
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Python各种包问题汇总，更新ing1、PIL与PILLOW1.1 PIL与PILLOW1.2 conda 安装pillow失败与解决方案1.2.1失败现象1.2.2解决方案1.3反思与挖掘1.3.1 pip 与conda1.3.2 conda中的channel（源）1.3.3Lib\site-packages与Anaconda3\pkgs2.python 离线包的安装3.python中图像处
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2024-09-12 12:36:58
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1、下载安装cuda： 网址下方可以找到以前版本安装完后，可以在命令行窗口输入nvcc --version查看cuda版本是否正确显卡驱动版本与cuda版本对应关系： 双击安装文件，并将安装路径下*:\*\Scripts文件夹路径添加到 环境变量名为path的变量中，只有添加环境变量后才能再命令行窗口使用conda；如需要新建环境并激活：创建了名字为name的虚拟环
这种安装的方式更简单CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）是由NVIDIA所推出的一种集成技术，是该公司对于GPGPU的正式名称。透过这个技术，用户可利用NVIDIA的GeForce 8以后的GPU和较新的Quadro GPU进行计算。查看显卡是否支持CUDA输入下面命令查看电脑的NVIDIA型号：lspci | grep -i nvid
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2024-06-10 10:19:02
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1. Ubuntu16.04下安装CUDA8.0，CUDNN和tensorflowGPU版的Tensorflow无疑是深度学习的一大神器，当然caffe之类的框架也可以用GPU来加速训练。1.1安装依赖包$ sudo apt-get install openjdk-8-jdk git python-dev python3-dev python-numpy python3-numpy python-
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2024-08-01 20:46:16
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二、安装cuda1、根据驱动找到可以安装的CUDA版本命令：nvidia-smi运行结果如下：这说明你可以安装的cuda版本是12.0以下的版本（包括12.0）2、找到想要安装的版本信息网址： https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive找到想要下载的版本，然后点击红框进入（这里我选择的是11.6.2）在进入的页面中，选择你的linux版本，然
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2024-05-05 11:09:56
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# 在 Python 中安装 CUDA 版本的 OpenCV：一项新手指南
对于刚入门Python编程的小伙伴们来说，可能会对如何安装包含CUDA支持的OpenCV感到一头雾水。本文将逐步引导你完成这项工作，包括所需步骤、详细说明以及代码示例，确保你能顺利完成安装。
## 安装流程概览
在开始之前，我们可以通过以下表格来概览整个安装流程：
| 步骤 | 描述
项目指南（python入门环境安装） 项目指南（python入门环境安装）阅读：765python开发。 首先就是装系统，装开发环境。这里的系统是Ubuntu14.04， python使用2.7版本。 1、装搜狗输入法//jingyan.baidu.com/article/ad310e80ae6d971849f49ed3.html 装wine qq（可忽略） ）方法二：wine包安装参考：http
# Python 安装 CUDA 11
## 引言
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的用于并行计算的平台和编程模型。它使得开发人员可以利用GPU的并行计算能力，并将其用于加速各种应用。本文将介绍如何在Python环境中安装和配置CUDA 11。
## 步骤
### 步骤1：检查系统要求
在安装CUDA 11之前，首先需要
原创
2024-01-05 10:27:01
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CUDA：是NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，用于图形处理单元（GPU）上的常规计算。借助CUDA，开发人员能够利用GPU的功能来显着加快计算应用程序的速度。
原创
2021-09-09 15:56:25
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1.cuda下载官网下载：https://developer.nvidia.cn/cudadownloads(https://developer.nvidia.cn/cudadownloads)2.安装文档官方文档：https://docs.nvidia.com/cuda/cudaquickstartguide/index.htmlrunfileinstaller(https://docs.nvi
原创
2023-02-16 10:04:22
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1.背景学习深度学习的话,肯定需要安装PyTorch和TensorFlow,安装这两个深度学习框架之前得安装CUDA. CUDA是什么? CUDA是一个并行计算平台和编程模型，能够使得使用GPU进行通用计算变得简单和优雅。Nvidia官方提供的CUDA 库是一个完整的工具安装包，其中提供了 Nvidia驱动程序、开发 CUDA 程序相关的开发工具包等可供安装的选项。2.安装过程(1)选择安装版本:
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2024-04-23 13:05:36
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安装及配置过程一、下载安装CUDA Toolkit1.查看操作系统版本及支持CUDA版本2.官网下载并安装对应版本CUDA3.配置环境变量4.测试CUDA安装是否成功二、下载安装cuDNN1.官网下载对应版本cuDNN一、下载安装CUDA Toolkit1.查看操作系统版本及支持CUDA版本1）查看系统版本uname -a 2）查看系统支持CUDA版本 图中标红处说明此系统支持CUDA最高版本为：
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2023-11-18 20:58:14
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环境：Win10 CUDA：11.2 cuDNN：8.1.0 CUDA11.2安装以及cuDNN8.1.0配置版本对应查驱动版本一、安装CUDA 11.2二、配置cuDNN 8.1.01.下载包（前提需要注册一个免费的NVIDIA）2.解压缩，复制文件深度学习框架环境安装： 版本对应NVIDIA官网给出的官方信息 所有能安装配置的前提是电脑拥有NVIDIA显卡（N卡），需要根据显卡的驱动信息选择
2023年12月7日更新一下给服务器安装cuda工具包以及cuDnn库,以及cupy包的安装（如果要卸载原有显卡驱动和cuda，请看下一章节）安装之前先输入nvidia-smi看支持的cuda的版本,再决定安装多少版本的cudatoolkit,工具包的版本要低于显卡驱动最高可以支持的版本https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，如果不想下载到本机再上传
