Windows下Anaconda、Jupyter Notebook安装配置、bat脚本快捷启动IDE

Anaconda Windows安装避坑指南:预装、对齐与隔离三大核心 Anaconda并非普通Python发行版,而是面向数据科学的预校准工作台,其核心价值在于解决包依赖冲突、环境不可复现与跨平台协作难题。它通过预装250+科学计算库、强制版本对齐(如pandas与numpy ABI兼容)、conda环境隔离机制,显著降低Windows下Python数据栈的部署门槛。尤其在Windows系统中,路径权限、杀软拦截、中文用户名、PATH污染等特有问题频发,使Anaconda的封装能力成为稳定开展机器学习、统计分析、Jupyter交互开发等任务的技术基座。本文聚焦Windows平 阅读详情

环境配置

在看到B站某个UP的TensorFlow的教学视频,推荐使用Jupyter Notebook作为深度学习的IDE,于是尝试安装试用了下,觉得确实比起Pycharm使用起来更加的轻便,而且对于结果的输出更加具有实时性,但是在打开的过程中需要在CMD命令行中启动,非常的繁琐,因此使用Windows的bat来实现快捷打开。

系统环境 WIN10+Anaconda+jupyter


1、下载、安装Anaconda

因为Anaconda官网是国外的,下载起来速度很是慢,因此推荐使用国内的源,进行下载安装,这里推荐科大源:http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/ ,conda版本分为anaconda和miniconda,anaconda是包含一些常用包的版本,miniconda是精简版,本人因为懒惰,图省事所以安装了anaconda。
Anaconda科大源
具体安装步骤不在展示,对于是否将安装文件添加到环境变量中,推荐此项打钩方便在CMD中使用。

2、创建虚拟环境,安装jupyter

  1. 更改conda源
    因为conda的默认源是国外的,在安装包的过程中会非常的缓慢,这里推荐更改为国内科大源
## 添
Python环境配置全攻略:从安装到虚拟环境管理 在软件开发中,环境配置是项目成功的基础。通过理解环境隔离的原理,开发者可以避免依赖冲突,确保项目在不同系统间的可复现性。虚拟环境技术通过创建独立的Python运行空间,实现了依赖包的隔离管理,极大提升了开发效率和项目稳定性。这一技术广泛应用于Web开发、数据分析和机器学习等领域,特别是在处理复杂依赖或运行大型模型时尤为重要。本文基于Python安装与虚拟环境管理,深入解析了在Windows、macOS和Linux系统下的最佳实践,帮助读者构建健壮的开发基础设施,为后续的AI模型部署和低显存运行优化奠定基础。 阅读详情

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bNoise
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