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最新推荐文章于 2025-09-10 17:59:49 发布
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文章标签： python
原文链接：http://www.cnblogs.com/ruiy/p/9187756.html
本文介绍了如何使用 Python 的 venv 模块来创建和管理虚拟环境，包括激活虚拟环境、卸载包等操作。
【Python基础】01 如何安装Python及集成环境
nmdbbzcl的博客
06-27 568
本文详细介绍了Python 3.13开发环境的完整搭建流程，涵盖三大操作系统（Windows/macOS/Linux）的Python安装方法、PyCharm专业IDE的配置使用，以及pip包管理工具的应用技巧。内容包括：Python 3.13各系统安装指南、PyCharm社区版与专业版的安装配置、环境验证方法、pip的基本命令与镜像源优化、虚拟环境管理，以及常见问题的解决方案。通过本教程，读者可获得一个高效完备的Python开发环境，为后续编程学习打下坚实基础。
Langchain-Chatchat-win10本地安装部署笔记（CPU）
weixin_56450431的博客
01-24 3298
Langchain-Chatchat（原Langchain-ChatGLM）基于 Langchain 与 ChatGLM 等语言模型的本地知识库问答 | Langchain-Chatchat (formerly langchain-ChatGLM), local knowledge based LLM (like ChatGLM) QA app with langchain。开源网址：https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat。
python查看虚拟环境列表_再见 virtualenv！K神教你轻松管理多个Python环境
weixin_39887546的博客
11-24 599
小编电脑上有多个 Python 开发环境，每次都是用 virtualenv 创建一个 Python 虚拟环境，pip 安装第三方库，把每次安装的库和版本信息写入一个requirements.txt文件中，管理一个开发环境要用好几个软件，感觉非常不方便。作为一名程序员，小编在想是否可以通过一个工具实现 Python 开发环境的轻松管理呢。小编在 Github 上找到了一个牛逼的工具，完美的解决了Py...
虚拟环境的安装--virtualenv
在人工智能的道路上爬行
09-01 6274
文章目录(1) virtualenv安装(2) 设置软链接(3) 创建环境并且生效 本篇文章介绍的是虚拟环境的安装 提到虚拟环境，相信大家首先想到的就是AnaConda，但是由于Anaconda实在是太大了，所以本篇博客推荐一个轻量的虚拟环境工具包。 一共只需要执行以下三步 (1) virtualenv安装 pip3 install virtualenv (2) 设置软链接 ln -s /usr/local/python3/bin/virtualenv /usr/bin/virtualenv (3)
《Python虚拟环境管理：用venv和conda隔离不同机器学习项目》
2501_91651544的博客
05-28 507
python -m venv --system-site-packages my_venv # 共享系统已安装的包。conda create -n ml_env_clone --clone ml_env # 克隆环境。conda config --add channels conda-forge # 添加社区维护源。conda install --no-pin python=3.9 # 避免锁定过多依赖。conda pack -n ml_env -o ml_env.tar.gz # 打包环境。
python shell环境安装X-AnyLabeling
huahuahuaaaa的博客
11-22 388
步骤1：使用 Python 版本或更高版本创建新的 Conda 环境，并激活它：3.10您需要先安装 SAM2。代码需要 和。按照此处的说明安装PyTorch 和 TorchVision 依赖项。
python找不到venv_关于python：找不到Virtualenv命令
weixin_39550172的博客
12-04 1931
尽管进行了各种尝试，我还是无法使virtualenv工作。 我使用以下命令在MAC OS X上安装了virtualenv：pip install virtualenv并将PATH添加到我的.bash_profile中。 每当我尝试运行virtualenv命令时，它都会返回：-bash: virtualenv: command not found每次我运行pip install virtualenv...
Python-零基础学Python-Python基础内容和语法学习-python学习笔记-通俗易懂-人生苦短，我学python.
一些笔记
02-24 1784
python入门学习资料(0编程基础也可以使用)(相同内容的文件作者已上传,可以下载使用) 关于编程............关于python...........序列结构..............控制结构..............函数...............面向对象编程.............文件...............异常...............(内容详细,文章末尾也附有其它相关内容.)
python 使用簿
tiger_panda的博客
06-10 313
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(EFAI) D:\All_projects\EFAI1.1>pip install --upgrade pyarmor Requirement already satisfied: pyarmor in d:\anaconda3\envs\efai\lib\site-packages (9.1.7) Requirement already satisfied: pyarmor.cli.core~=7.6.7 in d:\anaconda3\envs\efai\lib\site-packages (from pyarmor) (7.6.7) (EFAI) D:\All_projects\EFAI1.1>pyarmor pack -O dist --name "EFAI1.1" --type onedir main.py Pyarmor 8.0+ has only 3 commands: gen, reg, cfg Please replace `pyarmor` with `pyarmor-7` to run old commands (EFAI) D:\All_projects\EFAI1.1>
07-20
python -m venv venv venv\Scripts\activate # 2. 安装最新版 PyArmor pip install --upgrade pyarmor # 3. 打包应用程序 pyarmor gen -O dist --pack "onedir --icon app.ico" --name "EFAI1.1" main.py # 4. ...
364 WARNING: Assuming this is not an Anaconda environment or an additional venv/pipenv/... environment manag er is being used on top, because the conda-meta folder H:\pythonProject\.venv\11.22\conda-meta does not exist. usage: pyinstaller [-h] [-v] [-D] [-F] [--specpath DIR] [-n NAME] [--contents-directory CONTENTS_DIRECTORY] [--add-data SOURCE:DEST] [--add-binary SOURCE:DEST] [-p DIR] [--hidden-import MODULENAME] [--collect-submodules MODULENAME] [--collect-data MODULENAME] [--collect-binaries MODULENAME] [--collect-all MODULENAME] [--copy-metadata PACKAGENAME] [--recursive-copy-metadata PACKAGENAME] [--additional-hooks-dir HOOKSPATH] [--runtime-hook RUNTIME_HOOKS] [--exclude-module EXCLUDES] [--splash IMAGE_FILE] [-d {all,imports,bootloader,noarchive}] [--optimize LEVEL] [--python-option PYTHON_OPTION] [-s] [--noupx] [--upx-exclude FILE] [-c] [-w] [--hide-console {minimize-late,hide-late,hide-early,minimize-early}] [-i <FILE.ico or FILE.exe,ID or FILE.icns or Image or "NONE">] [--disable-windowed-traceback] [--version-file FILE] [--manifest <FILE or XML>] [-m <FILE or XML>] [-r RESOURCE] [--uac-admin] [--uac-uiaccess] [--argv-emulation] [--osx-bundle-identifier BUNDLE_IDENTIFIER] [--target-architecture ARCH] [--codesign-identity IDENTITY] [--osx-entitlements-file FILENAME] [--runtime-tmpdir PATH] [--bootloader-ignore-signals] [--distpath DIR] [--workpath WORKPATH] [-y] [--upx-dir UPX_DIR] [--clean] [--log-level LEVEL] scriptname [scriptname ...] pyinstaller: error: the following arguments are required: scriptname
06-22
conda create --name new_env python=3.8 # 3. 重新安装依赖 conda activate new_env pip install -r requirements.txt ``` 2. **手动恢复conda-meta（高级）** 在环境目录执行： ```bash # 创建缺失...
第一章 从零开始学习大型语言模型-搭建环境
weixin_44626085的博客
06-28 772
本文介绍了在macOS系统上使用Homebrew安装Python环境的步骤。首先通过命令行安装Homebrew包管理器，该过程会自动安装必要的Xcode命令行工具，并创建/opt/homebrew目录结构。安装完成后，Homebrew会自动配置环境变量路径，将/opt/homebrew/bin添加到系统路径中。整个安装过程需要管理员权限，会提示输入密码。最后文档提示Homebrew默认启用了匿名统计功能，并提供了关闭统计的说明链接。
torch神经网络入门级设备测试
m0_71002812的博客
09-07 1629
本文介绍了一个基于PyTorch的CPU与GPU性能评估系统，用于比较不同硬件在求解常微分方程(ODE)的神经网络模型中的计算效率。系统包含以下核心功能： 自动检测CUDA可用性及GPU配置 构建多层前馈神经网络模型求解二阶ODE 性能基准测试：分别在CPU/GPU上运行相同训练任务，计算加速比 内存使用分析：对比CPU/GPU张量的内存占用情况 梯度计算专项测试：评估反向传播耗时差异 评估结果显示，在处理大规模数据(≥5000个数据点)时，GPU凭借并行计算优势可获得显著加速效果。系统适用于科研人员优化物
AI驱动的软件测试：革命性的自动化、缺陷检测与实验优化
zzywxc787的博客
09-06 716
人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的融入，正在从根本上重塑软件测试的格局，将其从一种主要是手动的、重复性的任务转变为一种智能的、预测性的、且持续优化的过程。*说明：多臂老虎机算法（MAB）由于将更多流量分配给了更好的版本B，其累积回报（点击次数）的增长速度远快于传统A/B测试（固定50/50分流）。： 利用NLP技术（如文本分类）自动分析新提交的Bug报告的内容、标题和描述，将其自动分类（如“前端UI问题”、“后端API错误”），并推荐或分配给最合适的开发人员（基于谁修改了相关代码文件）。
SAP HANA Scale-out 03：Performance Guide
最新发布
SAP攻城狮
09-10 921
HEX EngineThe SAP HANA Execution Engine (HEX)是一个查询执行引擎，从长远来看将取代其他SAP HANA引擎，如连接引擎和OLAP引擎.所有功能都整合在HEX中,从而消除不同引擎之间的物化过程。HEX引擎通过在准备阶段创建适当的SQL计划来连接SQL层和存储层。HEX引擎中的数据是流式处理的，因此可以快速获取第一批结果行，而无需等待所有结果行都被处理。HEX引擎中的操作符是管道化的，改进了并行化并可以减少内存消耗。
知识图谱——图数据库与项目构建
renjt01的博客
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知识图谱——图数据库与项目构建 一、图数据库 1.Neo4j 2.neo4j使用 3.创建节点 4.创建关系 5.删除所有节点和关系 6.效果展示 二、知识问答项目构建 1、前端构建 2、大模型进行问题分类和命名实体识别 3、python操作neo4j数据库 4、后端构建
【Python】 数据容器通用操作完全指南
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Python数据容器（如列表、元组、字符串、集合、字典等）支持多种通用操作，包括成员检测（in/not in）、长度判断（len()）、布尔判断（空容器为False）、迭代遍历（for循环、enumerate()、zip()）、比较操作（==、<）、复制操作（浅拷贝/深拷贝）以及类型转换（list()、tuple()等）。这些通用操作能提高编程效率，适用于各种常见场景，如数据验证、输入处理、数据转换等。掌握这些通用方法可以更灵活地处理不同类型的数据容器。
LeetCode Hot 100 Python (71~80)
朝花夕拾。
09-08 787
LeetCode Hot 100 第71~80题的Python实现
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