胡二妞

不想用公用环境，想用自己的python环境,conda还是不错的查看conda版本conda -V查看已有的虚拟环境conda env list创建和删除指定python版本的环境# 创建conda create -n env_name python=x.x# 删除conda remove -n env_name --all激活和退出conda环境# 激活conda activate env_name# 关闭conda deactivate对虚拟环境中安装和删除想要的安

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其实和在宿主机上pycharm远程调试方法差不多，只不过多了第三个介质（容器），编译环境不再是之前的宿主机环境，而是容器里你按照自己需求配置好的环境。项目仓库内容涉及了三个地方，（本地、宿主机和容器）三者是同步的，其中本地和宿主机项目仓库是一直存在的，容器里的是随着容器是否存在的。如果没有安装docker的可以参考我的上一个记录ubuntu配置docker, nvidia-container-toolkit创建容器首先你得在宿主机创建你的容器docker run -itd --name <容器

   最近调试代码需要低版本的nvcc和gcc，但是系统版本已经是最新的了，又不想把系统整体的配置降低，conda也只能解决python等版本的问题没法解决这个问题  docker的好处在于其基于宿主机（也就是我们远程的服务器，是一个物理机）可以任意搭配你想要的各种环境，而不用对宿主机的环境产生影响，所以在网上学了很久docker，也折腾了很久，终于弄好了，做个笔记，便于自己理解，也便于和我一样的小白可以入手docker配置docker  首先可以参考官方教程： 点击链接个人总结：# 更新源$

vim /etc/resolv.conf添加：nameservice 8.8.8.8ok!

修改文件： /etc/pam.d/sshdvim /etc/pam.d/sshd注释account requiredpam_nologin.so。即在这一行前边加#。保存即可

sudo reboot

sudo apt-get install openssh-server启动sshsudo /etc/init.d/ssh start

sudo systemctl enable ssh

本地文件路径：local_path 远程路径：remote_pathssh上传数据：scp -P 22 path_local username@IP:remote_path #上传单个文件scp -P 22 -r path_local username@IP:remote_path #上传文件夹内所有文件 -P表示...