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AutoDL使用教程，以PaddleOCR在服务器训练为例子，使用AI远程服务器训练深度学习、多模态、AI大模型训练等，包括Xshell和Xftp安装、服务器环境配置等，linux常用命令，超w字教程

Ubuntu虚拟机安装Docker，Docker安装教程

原版 TensorFlow 1.15 只支持 CUDA 10.0。对于 4090D 硬件架构太新，物理上无法运行 CUDA 10。而 +cu113 版本让 1.15 能够调用 CUDA 11 的驱动，从而在 4090D 上跑起来。前面cuda安装10.0，那么对应cudnn版本可以是7.6.0的。安装 tensorflow-gpu==1.15。我需要安装cuda版本是10.0的。先查找可安装的cudnn版本。查看可供安装的CUDA版本。安装modelscope。

选择pnpm（Performant npm）安装包，它不仅能为你节省大量的磁盘空间，安装速度更是现阶段包管理器中最快的。Vue 的作者尤雨溪也是pnpm的重度推崇者，Vue3 和 Vite 的官方仓库都在使用它。

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tensorflow1.15 gpu版本安装，cu113，windows安装

在大学学过Qt，Qt 是一个强大的框架，可以用来快速搭建Python程序的图形用户界面（GUI）。在Python项目中，通常使用PyQt5或PySide这两个库来实现，因此一些毕设项目、大作业和科研项目都需要搭建可视化界面来展示，方便用户操作。接下来我将手把手教你在PyCharm配置PySide6和QtDesigner。PyQt5: 使用的是 GPL或者商业许可证。如果使用闭源，则需要购买商业许可证，一般学术研究也不用吧，在公司用可能需要购买许可证，所以我更推荐使用PySide6。

CUDA和cuDNN是由NVIDIA提供的两个关键软件库，用于利用NVIDIA GPU进行高性能计算和深度学习加速。

在大学学过Qt，Qt 是一个强大的框架，可以用来快速搭建Python程序的图形用户界面（GUI）。在Python项目中，通常使用PyQt5或PySide这两个库来实现，因此一些毕设项目、大作业和科研项目都需要搭建可视化界面来展示，方便用户操作。接下来我将手把手教你在PyCharm配置pyqt5和QtDesigner。

在使用Python进行开发时，可能需要使用不同版本的Python、不同的第三方库、不同的开发环境等。为了避免这些环境之间的冲突，我们需要创建虚拟环境。Anaconda是一个流行的Python环境管理器，可以轻松创建和管理虚拟环境。通过创建虚拟环境，可以隔离不同项目的环境，避免相互干扰，同时也可以确保项目的可重复性，方便代码分享和部署。因此，在Anaconda中创建虚拟环境是非常重要的。