说实在的，csdn的blog真不咋好用。

优快云博客使用体验不佳
最新推荐文章于 2022-07-05 15:26:15 发布
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作者反馈优快云博客使用体验差，速度慢，撰写新文章提交成功需等待较长时间。
说实在的，csdn的blog真不咋好用。速度又慢，写一篇新文章，要等好久才能提交成功。 
我用两个月时间，终于把优快云付费资源项目玩明白了！
白话机器学习
07-22 2万+
关于项目的定位，这是一个知识付费项目，根据市场研究机构的数据显示,到2023年,全球知识付费市场规模将达到2000亿美元，所以说知识付费的前景是十分广阔的，当下互联网时代信息大爆炸，80后、90后、00后群体对知识付费的认可度也大幅提升，同时这群作为知识付费的主流人群已经具备了更强的消费能力，而且对于知识付费的需求更高。目前整个知识付费领域仍然在发展起步的初期，尽快在知识付费领域布局可以帮助我们在这波红利中获得一份不错的收益。而且个人认为，
优快云 博客的原理值排名规则（附：博主的成长历程）
热门推荐
Java Punk
03-05 1万+
感谢大家的宝贵建议，代码之路任重道远，愿和大家努力习之。目前名次暂列996位！！
感觉csdn论坛不是很好用，感觉……
若洒的专栏
06-17 887
<br />      用了一段时间，感觉论坛发贴的限制太多，发了一次后，就不能再次修改了。那如果发现以前描述的不太好，想再补充说明一下，还得再次留言，可是回复只能连续三次，用了几次后。等解决问题后，再想说一下自己的感想时，不能发言了，这让人感觉很郁闷……论坛的这种限制是不是有种偷懒，如果是为了多次发一些不必要的留言，管理员可以审查一下，删了也可以吧！也许有其他原因……
测试优快云的博客到底好用不好用
yxzkm的专栏
07-11 500
这里是正文 package com.xxx; import java.sql.SQLException; import javax.sql.DataSource; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autow
优快云的blog实在不好用
jkxcc的专栏
12-30 398
N多理由说明优快云的blog不好用。 速度慢就不说了。 （此处居然疑似关键字屏蔽哈哈） 空间、博客、相册--------------，结构太不清晰了，刚来的有点找不到北
[导入]优快云越来越来越来越来越来越来越来不好用了
weixin_30723433的博客
02-19 297
文章来源:http://blog.csdn.net/fhmsha/archive/2007/02/19/1511771.aspx 转载于:https://www.cnblogs.com/fhmsha/articles/713080.html
csdn博客好渣啊 用了2次就放弃不想用了
chengeng29的博客
05-04 463
新浪的博客搬家后 ，分类搬家不完整，丢失分类和分类下的文章（已设置为所有可见权限） 搬家后文章里的图片无法显示 删除文章后无法恢复，点击发布和保存没有反应 不支持批量对文章进行管理，例如 分类和删除操作 bug超级多，有时写半天了点击发布没有反应，请求明奇妙挂住
精选资源
csdn如何去除图片水印？（markdown编辑器 + 富文本编辑器）
01-07
最近写博客写的比较多，自己看的时候，发现右下角水印实在太丑。于是搜索并总结了两种编辑方式下去除水印的方法   markdown编辑下 找到图片下方的 urlurlurl ，然后把蓝色部分删掉即可。 我平时都是直接截图然后...
JAVA爬虫挖取优快云博客文章(续)
张翠山的博客
02-09 2750
前言之前写过一篇用jsoup爬取csdn博客的文章JAVA爬虫挖取优快云博客文章 ，当时博主还在上一家公司实习，由于公司办公网络需要代理才能访问外网，那一篇的代码逻辑与代理密切相关，可能有些不熟悉jsoup怎么使用的朋友看了会感觉越看越糊涂，且当时以为爬取所有文章需要用到分页，可能会误导读者。所以今天再次整理那个篇博客的思路，在没有代理的网络的环境下实现代码功能。
优快云博客添加使用百度统计
无知人生，记录点滴
10-15 3071
最初使用的是量子恒道的统计功能，现在它已经停止服务好长一段时间了；博客的累计访问次数已经400万了，每天都有上万的访问量了，开始关注因访问量而带来的收益问题，所以还是要添加一个统计功能，认真做一做分析。今天就研究了一下怎么使用百度统计。统计功能要求使用此功能，需要你的博客账号是博客专家才行，如果还不是，请参考：博客专家申请规则注册百度统计用户进入百度统计首页，点击注册；如果你已经有账号了，直接登录
csdn真是个好用的工具
Grothendieck_ouc的博客
09-11 346
@[TOC]好用的工具 #include<iostream> #include<vector> #include<sstream> #include<cmath> #include<string> using namespace std; string str; void func(string input){ int str_...
好好用csdn
zjgmdm的专栏
07-28 257
大家好，没有怎么用这个博客。一定好好用。
优快云，其实真的很好！
kinkabrain的专栏
01-08 649
<br />今天登陆了优快云两次，第二次看到有人说优快云登陆界面改版了我才意识到它真的是改版了！哎~~反应太慢了吧？<br />而且还有提示说密码不安全，我想是不是上次读到的一篇的有关安全的文章刺激到优快云了，于是它也来提醒用户注意密码安全了~~<br />优快云，其实真的很好！
优快云插件——真的不知道好不好用
小衎的博客
12-21 690
优快云插件——真的不知道好不好用 没想到第一次测评……用在了优快云的插件上，（本来测个什么高大上的东西—……emmmm），好吧，我承认是为了讲评，而且装个插件而不需要啥成本……，废话不多说，各位看官往下看。 一、安装 可以下载安装和在线安装，当然和我一样无法科学上网的选择本地下载安装包后，通过更多工具–>扩展程序界–>开发者模式(右上角)，直接拖入安装包即可；可以科学上网的更方便了，直接点进谷歌商店下载安装。 二、试用 2.1 界面 首先就整体界面感而言谈不上好看但是重在实用。多个博客论坛
优快云 还是一个不错的技术社区
hoodlum1980的专栏
07-05 1万+
随笔一篇，和技术无关。
优快云的BLOG真好用
爱剑桥专栏
03-17 809
在网上看了好几个网站提供的BLOG服务,什么新浪啊/MSN啊/中国博客啊,最终发现了这个好地方,我觉得有以下三个方面:第一:版式好.第二:速度快第二:提供容易记的域名.第三:优快云是专业开发人员的基地很好,我就选这里了.
优快云的博客很难用,提几点建议
尹素虎的专栏
07-01 1063
1.编辑器难用如果大家用过wordpress的编辑器或者FCKeditor等开源的网络编辑器没有,起码是不会鄙视Firefox的,只看到过有的功能Firefox有IE没有的,没见到过IE特有的功能的,此处的编辑器就是这样,竟然拷贝功能在Firefox下是无法支持的??这让我非常之不能接受,为什么会出现这个呢?不能理解~ 我的第一篇文章开始没写完,就保存为草稿了,可是当我又花了一个小
csdn竟然还有这种神器！后悔没有早点知道！超好用的csdn插件，别再犹豫了，赶快入手吧！
布小禅的博客
05-29 3962
超好用的csdn插件，别再犹豫了，赶快入手吧！
可以在虚拟环境中安装特定的cuda吗？我实在不想为了一个代码去改变系统的环境
最新发布
11-07
<think>嗯，用户的问题是关于是否能在虚拟环境中安装特定版本的CUDA而不影响系统环境。我需要仔细分析用户提供的引用资料，并结合自己的知识来回答。 首先看用户提供的引用内容。引用[1]明确提到虚拟环境的CUDA和系统的是独立的，互不影响。用户之前误以为nvcc -V显示系统版本就代表安装失败，其实应该用conda list | grep cuda查看虚拟环境的版本。这说明虚拟环境确实可以隔离CUDA版本。 引用[2]详细说明了在conda环境中安装CUDA和cuDNN的命令，还提到安装后的文件会存放在虚拟环境的lib或include文件夹里。这进一步证实了环境隔离性，因为文件路径被限制在虚拟环境内部。 引用[3]和[4]的标题直接表明讨论的是虚拟环境中安装CUDA的方法，包括可能遇到的问题和解决方案。特别是引用[4]提到"与系统自带的不同版本"，这正好符合用户想避免改变系统环境的需求。 引用[5]则给出具体命令示例，展示如何为特定版本的TensorFlow安装匹配的CUDA版本。这说明版本适配的重要性——用户需要根据深度学习框架要求选择CUDA版本。 用户的核心诉求其实有两个层面：技术可行性（是否能在虚拟环境安装）和操作动机（为什么需要这样做）。从引用看，可行性已被多次证实。而动机也很明确：不同深度学习框架依赖特定CUDA版本，多版本共存需求普遍。 需要提醒用户注意版本匹配问题。比如PyTorch 1.x通常需要CUDA 10.x，而较新的框架可能要求11.x以上。引用[5]提供的版本适配参考链接很有价值，应该保留在回答中。 最后考虑补充实用建议：验证安装时不要用nvcc -V（它读取系统路径），应该用conda list或在Python中调用torch.cuda.is_available()。用户之前显然踩过这个坑，强调这点能避免ta重复犯错。 </think>根据引用内容，在虚拟环境中安装**特定版本CUDA是完全可行且不会影响系统环境**的。以下是关键要点和操作指南： --- ### **核心结论** 1. **环境隔离性** 虚拟环境中的CUDA与系统CUDA完全独立（引用[1][4]），安装后仅作用于当前虚拟环境，不会修改系统配置。 > *"虚拟环境中的cuda和系统安装的cuda是互不影响的"* [^1] 2. **安装原理** Conda通过将CUDA工具包（`cudatoolkit`）和cuDNN库安装到虚拟环境的`lib/`或`include/`目录实现隔离（引用[2][4]）。 --- ### **操作步骤** 1. **创建并激活虚拟环境** ```bash conda create -n my_env python=3.9 # 创建环境 conda activate my_env # 激活环境 ``` 2. **安装特定版本CUDA和cuDNN** ```bash # 安装CUDA工具包（例：CUDA 11.3） conda install cudatoolkit=11.3 -c conda-forge # 安装匹配的cuDNN（例：8.2） conda install cudnn=8.2 -c conda-forge ``` *注：使用`-c`指定镜像源加速下载（引用[2][4]）* 3. **验证安装** - **正确方法**：检查虚拟环境内的包版本 ```bash conda list | grep cudatoolkit # 查看CUDA版本 conda list | grep cudnn # 查看cuDNN版本 ``` > *"nvcc -V显示系统版本，应用`conda list | grep cuda`验证虚拟环境版本"* [^1] - **框架验证**（引用[2]）： ```python # PyTorch import torch print(torch.cuda.is_available()) # 输出True即成功 # TensorFlow import tensorflow as tf print(tf.test.is_gpu_available()) # 输出True即成功 ``` --- ### **注意事项** 1. **版本匹配** - CUDA/cuDNN版本需与深度学习框架要求严格匹配（引用[2][5]）。 - 参考框架官方文档或[版本对应表](https://blog.csdn.net/weixin_42206075/article/details/122998744)（引用[5]）。 2. **常见误区** - `nvcc -V` **始终显示系统CUDA版本**，不可用于验证虚拟环境安装（引用[1][3]）。 - 若遇头文件缺失（如`cuda.h`），检查是否漏装`cudatoolkit-dev`（引用[3]）。 3. **冲突解决** 使用`conda install --freeze-installed`强制解决包依赖冲突（引用[3]）。 --- ### **应用场景** - 同时运行需不同CUDA版本的模型（如PyTorch 1.x需CUDA 10.x，PyTorch 2.x需CUDA 11.x）。 - 无root权限时在服务器自定义环境（引用[4]）。 --- ### **相关问题** 1. 如何为TensorFlow 2.10选择匹配的CUDA/cuDNN版本组合？ 2. Conda虚拟环境中CUDA与系统驱动版本不兼容时如何解决？ 3. 虚拟环境安装CUDA后出现`libcudart.so.XX: cannot open shared object`错误如何处理？ [^1]: 虚拟环境中CUDA版本与系统隔离的特性 [^2]: Conda虚拟环境安装CUDA/cuDNN的命令及验证方法 [^3]: 虚拟环境CUDA安装的常见问题解决 [^4]: 多版本CUDA共存的应用场景 [^5]: CUDA与深度学习框架的版本适配原则
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