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RSS订阅原创 进入虚拟环境并运行指定文件
在进入虚拟环境之前，首先需要确保你已经激活了虚拟环境。假设你的虚拟环境名称为，以下是进入指定目录并在其中运行 Jupyter Notebook 的步骤：1.打开终端或命令提示符，并运行以下命令，这将激活名为 myenv 的虚拟环境。2.使用cd命令进入到你存放 Jupyter Notebook 文件的目录。假设是3.运行以下命令启动 Jupyter Notebook 服务器，这将在默认浏览器中打开 Jupyter Notebook 的界面，并显示指定目录下的文件列表。4.
2025-03-07 18:10:26
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原创 原码、反码和补码：计算机有符号整数的表示方式
原码：直观但运算复杂，存在零的表示不唯一问题。反码：解决了部分运算问题，但仍存在跨零问题和零的表示不唯一问题。补码：彻底解决了原码和反码的问题，简化了硬件设计，成为现代计算机系统中表示有符号整数的标准方式。补码的引入不仅解决了原码和反码的局限性，还为计算机的算术运算提供了高效且统一的解决方案，是计算机科学中一项重要的基础技术。
2025-02-26 17:43:32
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原创 安装 JDK 17 并配置多版本 JDK
如果你已经安装了 JDK 8（或其他版本的JDK），并且现在想安装 JDK 17，可以将 `jdk-17.0.13_windows-x64_bin.zip` 解压到一个独立的目录中，避免与 JDK 8 的安装路径冲突。
2025-02-20 11:11:18
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原创 centos安装docker
CentOS 7 满足最低内核的要求，但由于内核版本比较低，部分功能（如 overlay2 存储层驱动）无法使用，并且部分功能可能不太稳定。通过配置多个镜像加速器，Docker 将依次尝试这些加速器来拉取镜像，以提高拉取镜像的成功率和速度。可以将多个镜像加速器添加到 Docker 的配置文件中，以确保在一个加速器不可用时，Docker 可以尝试使用其他加速器。在测试或开发环境中，Docker 官方提供了一套便捷的安装脚本，CentOS 系统上可以使用这套脚本安装。如果有错误，会提示相关信息。
2024-06-26 22:23:16
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18原创 cuda入门
06年，NVIDIA公司发布了CUDA，它是建立在NVIDIA的GPU上的一个通用并行计算平台和编程模型。CUDA编程使得可以更高效地利用GPU的并行计算引擎来解决复杂的计算问题。近年来，GPU在深度学习领域取得了巨大成功，基于GPU的并行计算已成为训练深度学习模型的标准。需要强调的是，GPU并非独立运行的计算平台，而是需要与CPU协同工作的。它可以视作CPU的协处理器，在提及GPU并行计算时，实际上指的是基于CPU+GPU的异构计算架构。
2024-01-27 20:25:46
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空空如也
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