前些时间笔者写了两篇关于Python实战开放的博客，得到了不错的读者反馈，收获了800+的赞同有收藏，博客列表如下：
引言：这是《Python for Excel》的第二章《Chapter 2：Development Environment》中讲解Anaconda Python的部分。工欲善其技，必先利其器。了解和熟练操作好的开发工具，在学习和使用Python时就会更加专注于其自身，并且也有助于Python开发。
查看Visual Studio Code Tips and Tricks，快速熟悉VSCode。
conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统。
最近云哥 @吃货本货 问小宋（笔者）如何在Apple的M1芯片进行深度学习开发，恰逢最近M1开发生态都趋于稳定，就把安装步骤梳理下分享出来。
之前听别人说过这个软件。但是自己一般用的pycharm。pycharm是一款很好的编辑器，但是一个缺点就是可能电脑不是很高的会出现卡顿。但是编辑代码是十分方便的。
在使用 python anaconda时，经常会用到很多常用操作，记录下来，方便以后更好地使用：
在使用 Anaconda 的情况下，应该尽可能地用 Conda 安装各种软件包。而 pip只是用来安装那些在 Conda 中找不到的软件包。不然的话 Conda 可能会覆盖你用 pip 安装的包。
【GaintPandaCV导读】本文主要分享了python语言的使用vscode在远程连接服务器的debug，可以通过launch.json来传入python脚本的参数，这样就能够在该情况下用vscode调试，操作跟vscode在本地调试一样
在正式开始学习python基础知识前，我们还需要搭建能够运行python程序的环境。目前，能够运行python程序的方式有很多，大体上可以理解为三个部分的组合：
1. 章节一：初探AI（《带你学AI与TensorFlow2实战一之深度学习初探》）：（已完成）
在[[114-R工具指南22-R包的版本控制]] 及[[112-R工具指南21-使用conda帮你在服务器上装R包]] 我们就反复提到过R studio server 的阴谋：
jupyter notebook是一个比较比较不错的网页版python编辑器，但是，由于很多“技术文档”都是直接以markdown(.md格式的文件)的格式编写的，而且jupyter notebook的代码文件(.ipynb)也可以转换成.md格式的文件，更为重要的是，我们从github上下载的很多学习资料也都是.md文件格式的。因此，为了能够在jupyter notebook上实现：
趁着周末，把家里的旧电脑装成ubuntu系统了，今天安装一下Anaconda3和VSCode，记录一下。
进入setting.json后，添加一行代码，重启VScode终端即可成功激活conda
Python作为一个目前最火的编程语言之一，已经渗透到了各行各业，笔者所在的人工智能科研领域就以Python为主要编程语言，尤其是神经网络几乎已经离不开Python了。它易学好懂，拥有着丰富的库,且可以提供所有主要的商业数据库的接口。人生苦短，就用Python.
虽然在[[117-R工具指南23-利用vscode进行R的远程开发，并打通conda环境]] 中，可以通过vscode 选择特定的环境使用R。
众所周知，传统标注方法在大规模数据处理中存在一些瓶颈。繁琐的手动标注，耗时耗力，效率低下，常常成为数据科学家们的心头之患。传统的方法需要人工集中注意力参与，长时间的重复劳动往往令标注人员感到疲惫和乏味，容易导致工作质量下降。最近 SAM（Segment Anything Model）的出现为我们带来了一种创新的解决方案。
iTerm2 在升级系统之后，冷启动（开机后第一次启动）的速度异常的慢，需要几十秒才能进入可用状态。之后无论是开新窗口还是退出重进的速度都还挺正常的。
我个人在尝试在我的Linux和Windows机器上安装Python时曾遇到过各种各样的问题。一般在出问题之前安装总是很顺利。出了问题之后要么是兼容性问题，要么是关于某种依赖性缺失的问题。
当我们在 colab 上尝试一些临时的东西时，我们会创建一堆杂乱、没有标题的 Notebook。
大模型具有庞大的参数量，内存开销大，7B模型仅权重就需要14+G内存，采用自回归生成token，需要缓存Attention 的k/v带来巨大的内存开销；动态shape，请求参数不固定，Token逐个生成，且数量不定，因此在部署上都存在一些挑战。
工欲善其事，必先利其器，开发工具这个东西觉得折腾下还是有好处的。但常常感觉专门抽出时间搞这个浪费时间，更常见的现象是已经明显感觉到当前的开发工具用的很别扭，而且告诉自己等这个忙完了要搭一个更方便的工具，到最后却没下文了直到下次再次遇到这种感觉。我这会就是再次遇到了，想用VSCode连接服务器上的jupyter notebook运行tensorflow代码，这样在本地的VScode中直接写代码就方便了很多。整个过程很简单，我自诩记性也不错，但还是不如这白纸黑字来的保险，查资料也是很花时间的。
Anaconda是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的Python、众多的packages包和科学计算工具等等，所以也称为Python的一种发行版。
因为有些时候我们需要不同版本的python或不同版本的pip模块（比如你需要跑两个从github上下下来的代码，他们的tensorflow版本一个要求1.0一个要求2.0）
conda分为anaconda和miniconda。anaconda是包含一些常用包的版本（这里的常用不代表你常用），miniconda则是精简版，需要啥装啥，所以推荐使用miniconda。
Jupyter notebook 是一种 Web 应用，能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中。例如，不久前我共享了我最爱的一个 Jupyter notebook ，它分析了 LIGO 实验探测到的两个碰撞的黑洞所发出的引力波。你可以下载数据，运行 notebook 中的代码，重复整个分析，实际上等于你自己探测引力波！
VS Code 是微软推出的开源代码编辑器，根据 Stackflow 2018 年的统计，它是目前最流行的代码编辑器。VS Code 是一种基于 Electron 开发的桌面端应用。
素材来源：https://blog.csdn.net/zhengyangliu123/article/details/79090601
指定启动目录可以减少很多切换目录的麻烦操作，呆鸟以前写过一篇《1 分钟修改 Jupyter 启动文件夹》，已经介绍过，不在此赘述了。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说anaconda安装-超详细版[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
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docker基于LXC（linux内核虚拟化技术），和vm、Hypervisor相比效率提高很多。实现了一个容器只包含一个进程的微服务架构 Hypervisor:抽象虚拟化硬件平台 VMWare, XEN抽象虚拟化操作系统 LXC进程级别虚拟化
基本理清这些平台就足够了，一般公司都是会在新人入职文档写明，如果没有，那就得一个一个去问。
最近在学习python,发现在本地搭建python环境的时候，要是想要同时搭建不同python版本的环境，就比较麻烦，很容易就出现冲突了，很是头疼。然后光明就出现这山重水复疑无路的时候，同事给我推荐了包管理以及环境管理神器：Anaconda。
因此，如treehead的编辑或MarkP的答案所示，您现在可以列出所有已安装的扩展，因此安装该扩展列表的方式是：
Visual Studio Code 最新的Insider版本中加入了remote SSH功能，可以实现代码的远程调试与文件访问。
本文最后更新于 128 天前，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。 1、C#基础 1.1 C#简介 C#是一个面向对象的、由微软开发的高级编程语言，它专门为公共语言基础结构（CLI）设计的，CLI是由可执行代码和运行时环境组成的。 C#语言在编写时有点像JAVA，在运行时有点像C语言，都需要被编译成可执行文件（.EXE）才能执行并显示结果。 1.2 C#环境 C#需要在.NET环境下运行。 1.2.1 配置系统环境 .NET环境Windows系统默认安装了的。只需要配置环境变量即可。 打开此电脑
大家伙，我是飞哥，前几天介绍了一下三屏幕的快乐（三个屏幕的快乐是真快乐），后台有人问相关的配置和价格，今天分享一下我办公常用的硬件和软件。
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，其使用，具有跨平台的特点，可以在Linux、macOS以及Windows系统中搭建环境并使用，其编写的代码在不同平台上运行时，几乎不需要做较大的改动，使用者无不受益于它的便捷性。
Python是一门跨平台的高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，具有简单，易上手的特性。
本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/dash-master 大家好我是费老师，几天前我发布了由我开源维护的dash通用网页组件库fac的0.2.x全新版本，为大家介绍了其具有的诸多实用特性功能，也吸引了很多对基于dash的Python全栈应用开发感兴趣的朋友，为了方便更多对dash应用开发不甚了解的朋友快速入门，今天的文章中，我将通过简洁明了的内容带大家快速掌握dash应用开发的必备基础知识😉。 📷 阅读本文大约需要10分钟 1 环境
我总喜欢把已有的信息放在前面，而不是最后。一方面是因为前人的树，致敬一下；另一方面，我的教学，也是从他们当中进行学习，汇总，精炼，如果觉得我的教程比较慢的话，你也可以直接去学习。
1、Anaconda简介2、Anaconda安装(Linux和Windows)3、Conda的包管理与环境管理
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