麦地与诗人

libssl-dev 、 openssl-devellibssl-dev是一个Linux平台下提供加密安全支持的库文件。安装xrdp时遇到问题：configure: error: please install libssl-dev or openssl-devel解决办法：下载 libssl-dev：https://packages.ubuntu.com/xenial/libssl-dev下载适合自己Ubuntu的文件包，需要版本适合、符合系统：https://ubuntu.pkgs.

网址https://launchpad.net/ubuntu/xenial/amd64https://launchpad.net/ubuntu/xenial/amd64/需要的包的名字示例https://launchpad.net/ubuntu/xenial/amd64/gnome-panel

参考：win10下python3安装torch_scatter、torch_sparse出错的解决方案：https://blog.youkuaiyun.com/wangs1996/article/details/96424937（对我无用）https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric/issues/87提供一个whl文件的下载网址：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#lxml（并没有torch_scatter的）...

1. 创建一个Pytorch1.1.0的虚拟环境conda create -n (环境名)（python版本）2. Pytorch官网看Pytorch1.1.0的安装命令https://pytorch.org/get-started/previous-versions/# CUDA 10.0conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch...

服务器上装了pytorch，并且在服务器的命令行，import torch是可以导入成功的，但是在pycharm里面导入Pytorch就导入不成功，这是为什么呢？

1、pwd:查看当前某个文件的路径记住一个指令最好的方法是,了解它的英文全称. pwd 的英文全称为P : Print 打印W : Working 工作(当前)D : Directory(路径)默认Terminal打开之后,进入的路径是Linux当前用户的主目录.其中所有的用户目录都在linux系统的home路径下, 用户目录以用户的用户名命名. 个人的文件都会放在/home/用户名 这个目录下.2、ls：查看这个当前位置下共有多少个文件夹ls:list directory conten

怎样查看当前Anaconda版本？conda --version查看当前创建了哪些虚拟环境?conda env list创建一个anaconda环境？conda create -n (环境名)（python版本）例如： conda create -n botnet python=3.6Anaconda怎么把删除的环境删除干净conda remove -n learn --all如何给创建的anaconda环境重命名？conda 其实没有重命名指令，实现重命名是通过clone 完成

必须强调一下，一定检查自己的系统版本、显卡、gcc、Linux内核是否支持cuda10.1。下图是支持cuda10.1的系统要求。使用以下指令查询自己的显卡、gcc、Linux内核$ lspci | grep -i nvidia$ uname -m && cat / etc / * release$ gcc --version$ uname -r...

1、怎样查看自己使用的Ubuntu版本？以下三种命令都行：1. uname -a 2. lsb_release -a 3. cat/proc/version3、Ubuntu下查看NVIDIA驱动版本号sudo dpkg --list | grep nvidia-*怎么查看Ubuntu上的Cuda版本？方法一：nvcc -V方法二：cat/usr/local/cuda/version.txt...

错误1：OSError: [E050] Can’t find model ‘en’. It doesn’t seem to be a shortcut link, a Python package or a valid path to a data directory.解决办法：python -m spacy download en输入上面的安装命令之后，安装速度真的是感人，一直出现目标服务器拒绝连接的问题，那么怎么提高下载速度呢？第一种办法就是在网速极佳的时间段下载，第二种办法是去官网下载

首先声明，由于我自己使用的服务器系统是Ubuntu16.04，所以一下一些命令均是在该系统的Terminal下执行的。1. 怎样查看自己使用的Ubuntu版本？以下三种命令都行：1. uname -a2. lsb_release -a3. cat/proc/version2. 怎样查看系统正在使用的驱动版本？sudo dpkg --list | grep nvidia-*3. 怎样查看系统正在使用的Cuda版本？因为不同的驱动版本对应不同的Cuda版本，所以要想安装Cuda，就必须要先

检查有没有成功systeminfo

使用python setup.py install 安装第三方包先下载你要安装的包，并解压到磁盘下；从Anaconda Prompt激活你想要安装包的虚拟环境；在该虚拟环境中，cd进入到刚才解压的包的setup.py 目录下先执行 python setup.py build然后执行 python setup.py install可能遇到的error：UnicodeDecodeError: ‘gbk’ codec can’t decode byte 0xa2 in position 905

GPUGPU加速的全称就是“GPU硬件加速”，主要是指利用显卡上的GPU来代替CPU进行图形运算上的加速功能。CUDACUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。方法一：首先打开任务管理器然后点击性能然后点击左侧下拉框，往下拉，如果看到有GPU，则表示自己的电脑是有GPU的方法二：计算机右击–>管理–&gt

Pytorch—GPU版本安装步骤1、查看自己的电脑是否支持2、安装VS2017下载：https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/安装参考教程：VS2017全部下载后再安装的路径在哪里？安装过程是什么？https://blog.youkuaiyun.com/libaineu2004/article/details/895544613、安装CUDA下载CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

Pycharm 执行代码时报错：No module named ‘torch_sparse’pip install torch_sparse在执行pip install torch_sparse时候，又遇到错误: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with “Build Tools for Visual Studio”: https://visualstudio.microsoft.com/downloads/这是因为pycrypto模块编译

问题 :怎样将从GitHub下载的包，安装到自己创建的指定的虚拟环境？虚拟环境和第三方库的安装：https://zhuanlan.zhihu.com/p/101633791你的 Python 包都装到哪了？https://frostming.com/2019/03-13/where-do-your-packages-go在GitHub 上下载指定的文件夹的两种方法：https://blog.youkuaiyun.com/qq_35860352/article/details/80313078Anaconda.

修改下载源anaconda默认的各种包的下载源，全部在国外，下载速度慢，而且经常中断，所以需要配置国内安装的镜像，这样下载速度就很快了。conda config --add channels 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/'conda config --set show_channel_urls yes注...

安装前，务必要解决的问题：为了顺顺利利地完成对SAS9.4的安装，首先我们要先做些准备：整个安装路径中不能出现中文字符，例如，C:\Users\张三\，这样是会报错的，需是C:\Users\zhangsan\如果之前安装过SAS任何一个版本，先通过控制面板卸载所有有SAS字样的程序，再用360和优化大师分别清理一下注册表-务必暂时关闭杀毒软件和防火墙（我是直接将它们卸载了）重新启动电脑...

1. anaconda search -t conda matplotlib（matplotlib是包名）2. conda show Alges/matplotlib3. conda install --channel https://conda.anaconda.org/Alges matplotlib