虚拟环境与工作区、在VS Code中配置conda虚拟环境并自动激活 在工作区中打开一个文件，按住ctrl+shift+P，选择创建环境，选择conda，即可用Anaconda在工作区文件目录创建一个.conda虚拟环境（需要下载Anaconda）虚拟环境可以隔绝环境外的库，防止各个库和Python版本冲突而产生影响；工作区是vscode中便于调度多个文件夹中的内容而创建的区域，可以方便在各文件夹间切换使用，以及扩展的使用和禁用；在文件中选择“将工作区另存为”创建工作区文件，之后可在工作区文件中打开工作区；，查看所有环境，当前所处环境以*标识，默认会创建一个base环境。

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当能源遇上大数据：让电、气、热都“聪明”起来的底层逻辑 当能源遇上大数据：让电、气、热都“聪明”起来的底层逻辑

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（Conda）Mamba 的安装和使用 Conda作为目前使用较为广泛的开源包管理系统和环境管理系统工具，可以使我们方便快捷的部署针对不同项目的隔离环境，以及安装和管理第三方库、软件包。但美中不足的是，即使使用连接速度更快的国内镜像，也摆脱不了其单线程挨个下载资源导致的低效问题。而Mamba（黑曼巴）专为加速Conda而生，其改写了Conda下载资源的固有方式，以多线程的方式对网络资源进行并行下载，从而大幅提升Conda效率当然Mamba并不是重写了Conda所有的功能，只是针对一些Conda低效的功能进行重写，并添加了一些实用的新功能。

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【Linux】修改 pip 和 conda 的缓存路径详解 是两种常见的软件包管理工具，它们在安装、更新和卸载软件包时都会使用缓存来提高效率。适当地修改它们的缓存路径，不仅可以优化存储管理，还可以在存储空间有限（如树莓派、Docker 容器）时更好地利用外部存储。是 Python 官方的包管理工具，在安装 Python 包时，会将下载的。也允许用户修改缓存路径，以优化存储使用或提高环境管理的灵活性。包，它还会缓存解压后的包，以加速后续的环境创建和更新操作。如果你只想在当前终端会话中修改缓存路径，可以使用环境变量。下载的包缓存、索引缓存以及未使用的环境文件。

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AEROBLADE论文研读和复现（详细流程） 由于其实我们并不需要这么庞大的数据集，这个在Hugging Face上也可以找到，下载其中少部分.parquet文件即可，这个文件存储了大量的图片信息包括其url，运行时会通过这些信息访问对应的网站获取图片，但是存在一个问题就是，由于数据集存在大量旧的信息，所以很多网站可能失效了，或者由于在国外无法访问，本人在执行的过程中也出现其实效果不好的情况。在最优组合的情况下84%的图像能被正确区分成真实或伪造图像（比论文数据差一点），且在假阳率小于5%的严格控制误杀情况下，能识别40%的伪造图。

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openpose【超详细】从0开始，环境搭建及应用（GPU）windows10+（conda）python3.8+CUDA11.1+vs2019 从0开始的OpenPose环境搭建和应用，0基础也能用。

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用快马 AI 一键生成 Conda 环境管理工具，告别依赖冲突烦恼 通过快马AI平台，即使不熟悉Conda命令细节的用户也能快速获得一个可用的管理工具，真正实现了"一键生成，开箱即用"。不同的项目可能需要不同版本的Python或第三方库，如果不进行隔离，很容易导致依赖冲突。生成了这个工具的初始版本，整个过程非常顺畅。最方便的是，工具可以直接在平台上运行测试，无需本地配置环境。今天，我将分享如何利用快马AI平台，一键生成一个功能完善的Conda环境管理工具，让虚拟环境管理变得轻松简单。命令可以创建隔离的虚拟环境，但每次都需要手动输入命令，对于频繁切换环境的情况来说效率不高。

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Docker vs Conda：环境管理的两大神器 本文深入对比Python开发中常用的环境管理工具Conda和Docker。

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Jupyter Notebook环境配置 | 如何在Jupyter中使用conda创建的虚拟环境 | 为什么同一个虚拟环境在jupyter的kernel列表中会显示两个 | kernel存储与管理 摘要：本文介绍了在Jupyter Notebook中使用conda虚拟环境的两种方法：手动注册内核和自动检测内核。推荐使用手动注册方法（安装ipykernel后执行注册命令），可避免与自动检测方法(nb_conda_kernels)混用导致的内核重复显示问题。文章还解释了内核管理机制，包括查看/删除内核的方法、内核存储位置设置建议，并对两种方法进行了优劣对比。手动注册方法提供更稳定的控制，而自动检测则更便捷但调试困难。

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在 Ubuntu 系统中利用 conda 创建虚拟环境安装 sglang 大模型引擎的完整步骤、版本查看方法、启动指令及验证方式 本文详细介绍在Ubuntu系统下通过conda安装sglang大模型引擎的完整流程。主要包括：1）使用清华源安装Miniconda并配置镜像加速；2）创建Python3.10虚拟环境并安装sglang及其依赖；3）版本查看方法；4）服务器启动指令及参数详解；5）服务验证方法。特别强调CUDA版本匹配、显存要求等关键注意事项，提供从安装到验证的完整解决方案，适合在受限网络环境下快速部署sglang服务。

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丰富的项目实施经验，从事过架构，开发及项目管理等多个岗位。15年大数据相关行业经验，熟悉大数据计算平台、相关计算引擎，从事过数据迁移，数据治理、数据安全，敏感数据脱敏等领域内容。有丰富的行业经验，参与过医疗、家电、茶业、鞋服、家纺、乳液等多个行业的从0到1数据中台项目建设。擅长使用coze，dify配置工作流，知识库，智能体等应用 认证证书：高级软件工程师认证、注册ESG中级分析师认证、注册ESG高级分析师认证、CDGA、通义&大模型售前技术工程师
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阿呆Uncle
我一个什么都学的，什么都学不好的进击的年轻人！！！！！
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jjjddfvv
广东外语外贸大学信息学院大语言模型研究生
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HECUgauss
有问题留言，私信关了提醒
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wuli宝贝
双非保研上海某9计算机 菜的要命只能记录被代码伤过的时刻
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