1.问题所在 pycharm中torch和tensorflow好像是有些冲突的，所以我创建了两个conda环境（一个名字叫pytorch，一个名字叫tensorflow），其中pytorch环境中没有tensorflow...库，tensorflow环境同理。...现在问题在于每次在Terminal中用pip install torch 后总是cpu版本的 pip install torch import torch print(torch....接下来就是安装gpu版本的torch 3.安装torch（在pycharm中的Terminal中，因为我喜欢用这个方式，不喜欢用cmd或者anaconda） 直接打开这个网址https://pytorch.org...下载后我是放在我自己创建的pytorch环境中LIB中site-package中，然后在Terminal中写入下面的代码 pip install D:\anaconda\Anaconda\envs\pytorch
首先给一个常规的动态创建控件，并进行验证的代码 [前端aspx代码] <%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeFile="Test.aspx.cs...Cell = new TableCell(); Cell.Controls.Add(_TxtBox); Cell.Controls.Add(_Require);//将刚才<em>创建</em><em>的</em>二个控件..."后，再点击"验证动态控件",验证控件起作用了，一切正常 接下来，我们加入Ajax环境[加入UpdatePanel控件]，将前端代码改为: <%@ Page Language="C#" AutoEventWireup...(也就是说，新创建的验证控件没起作用) ,怎么办呢？...经过一番尝试，发现了一个很有趣的解决办法，具体参看以下代码: <%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeFile="Test.aspx.cs"
采用容器技术可以使开发人员的工作更轻松，但是也可能会使运营团队的事情变得复杂。IT基础设施专业人员(特别是那些在DevOps团队的工作人员)越来越多地被要求支持容器化环境。...Wright说，“容器技术的应用代表了一个令人兴奋的机会，可以将新的实践和方法引入IT运营中，并缩小应用程序和基础设施之间的差距。”...Chandrasekaran建议说：“因此，基础设施和运营(I&O)必须消除容器化环境中的人工网络配置，通过网络自动化实现灵活性，并为开发人员提供适当的工具和足够的灵活性。”...Wright表示，一些基础设施管理人员已经针对这种情况创建了自己的解决方案。...“容器编排、网络和存储在我们已经习惯于在虚拟化环境中正常工作的每一层面都带来了新的挑战。”Wright说。
# 问题 mongoDB的默认登陆时无密码登陆的，为了安全起见，需要给mongoDB设置权限登录，但是keystoneJS默认是无密码登陆的，这是需要修改配置来解决问题 # 解决 在keystone.js...brand': 'recoluan', 'mongo': 'mongodb://user:password@host:port/dbName', }); 1 2 3 4 5 复制 这里需要注意的是...，mongoDB在设置权限登录的时候，首先必须设置一个权限最大的主账户，它用来增删其他普通账户，记住，这个主账户时 无法 用来设置mongo对象的， 你需要用这个主账户创建一个数据库（下面称“dbName...”），然后在这个dbName上再创建一个可读写dbName的普通账户，这个普通账户的user和password和dbName用来配置mongo对象
/更新request库 很多时候不同的库依赖不同的依赖包，需要创建虚拟环境，下面是conda创建虚拟环境的常用命令 conda info --envs //查看安装好的环境 # deeplearn...代指克隆得到的新环境的名称，base代指被克隆的环境的名称 conda create --name deeplearn --clone base # 激活虚拟环境 activate envname //...4、虚拟环境搭建 在创建的虚拟环境上运行jupyter notebook,但发现在notebook中的python其实并没有运行在指定的虚拟环境引擎上，只需要安装nb_conda_kernels插件即可解决...，注意是在base环境下安装，而不是虚拟环境 (base) conda install nb_conda_kernels 安装成功后，在kernel -> change kernel中即可切换到指定的虚拟环境...6、 pip 和conda的区别 conda可以让你同时管理安装处理有关的python任务和跟python无关任务，即pip可以允许在任何环境中安装 python包，conda允许你在conda环境中安装任何语言包
Anaconda介绍CentOS 7安装Anaconda3conda命令使用介绍帮助目录检查conda版本升级当前版本的conda环境管理列出所有的环境安装一个不同版本的python新环境复制一个环境创建一个新环境导出环境...，Anaconda支持导入导出以方便迁移导入环境信息，即根据配置文件创建一个新环境：移除环境激活进入环境，请使用停用一个活动环境，请使用包管理查看已安装包向指定环境中安装包从Anaconda.org安装一个包通过...python新环境 conda create --name py27 python=2.7 复制一个环境 通过克隆来复制一个环境。...这儿将通过克隆snowfllakes来创建一个称为flowers的副本。...查看conda配置文件 cat ~/.condarc 其他注意事项 安装conda后命令行前出现的base，取消每次启动自动激活conda的基础环境 方法一 每次在命令行通过conda deactivate
Stable Diffusion 2.0在前几天已经发布了，新版本在上一个版本的基础上进行了许多改进。OpenCLIP中新的深度检测和更好的文本到图像模型是主要的改进之一。...系统需求 Windows 10/11操作系统 Nvidia GPU RTX，至少12GB的RAM 本地磁盘空间至少25GB 注意“模型可以在8GB的VRAM上运行，但分辨率将只能到256x256。...创建虚拟环境 将代码克隆到本地： https://github.com/Stability-AI/stablediffusion 然后用Anaconda创建一个新的环境: conda create -.../stable-diffusion 编译可能需要一段时间(一般情况下 10-20分钟，根据电脑有所区别)。...如果安装顺利，代码将自动设置U-Net和自编码器中的自注意层和交叉注意层，这样可以尽可能少的内存。 有了这些设置，我们现在开始准备模型。
@ 目录 login shell non-login shell 它们的区别 Linux的环境变量可在多个文件中配置，如/etc/profile，/etc/profile.d/*.sh，~/.bashrc...等，下面说明上述几个文件之间的关系和区别。...它们的区别 这两种shell的主要区别在于，它们启动时会加载不同的配置文件。 login shell启动时会加载/etc/profile。...但是无论在加载~/.bashrc（实际上是加载了~/.bashrc中的/etc/bashrc）或/etc/profile时，都会执行如下代码片段： ?...所以，无论在login shell或non-login shell环境中，都会加载/etc/profile.d/*.sh文件，这样我们为什么不自定义一个my_env.sh文件用来存放java或者其他的环境变量
参考的地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/32925500 conda 基础命令: 1.验证conda已被安装 conda --version 终端上就会以conda 版本号的形式显示当前安装...1.创建新环境 conda create --name 注意： ▫ 即创建的环境名。...如： conda create --name python2 python=2.7 ，即创建一个名为“python2”的环境，环境中安装版本为2.7的python。 ...② 如果要在新创建的环境中创建多个包，则直接在 后以空格隔开，添加多个包名即可。...③ conda create --name py2 --clone python2 ，即为克隆名为“python2”的环境，克隆后的新环境名为“py2”。
为了创建一个新的环境, 需要使用 create 命令, 后面跟上你想要创建环境的名字: conda create --name snowflakes biopython 当 conda 问你是否继续时:...那么, 在 /envs/snowflakes 就会生成了一个叫做 snowflakes 的新环境, 它包含了 Biopython 程序....创建一个独立的环境 在创建新的环境时, 你可以指定 Python 版本, 和一些需要安装的包 conda create --name bunnies python=3 astroid babel 上面会创建一个叫做...conda info --envs conda 会列出所有的环境, 当前环境会通过一个星号 (*) 标识. ? * 克隆一个环境 通过克隆可以创建一个一模一样的环境....比如说, 我们克隆 snowflakes 来创建的一个叫做 flowers 的复制品: conda create --name flowers --clone snowflakes 查看刚刚创建的 flowers
比方说，采用命令方式，可以在base环境的基础上，创建以目的为导向的新的工作环境，我就创建了一个专门用于做数据科学学习和实践的环境，把与数据科学相关问题和任务，全部切换到这个工作环境下解答和完成。...有*标记的那个环境表示为当前的工作环境，看到这个结果，我们会有两个问题需要解决，一是，如何创建新的工作环境；二是，如何切换和退出到新的工作环境。这就是，我需要继续说的命令。...第二：用户定制自己工作环境 我通常会在base的基础上拷贝一份工作环境，可以理解为做一个副本，并重命名，例如：用于做数据科学的data_science。...conda create --name data_science --clone base 若是不想克隆，也可以按着下面操作，按需选择合适的命令操作。...# 1)用于创建指定Python版本的环境 conda create --name env_name python=3.6 # 2) 用于创建指定某些包的环境 conda create --name env_name
**environment管理：**在conda中可以建立多个虚拟环境，用于隔离不同项目所需的不同版本的工具包，以防止版本上的冲突。...用户安装的不同python环境都会被放在目录~/anaconda/envs下，可以在命令中运行conda info -e查看已安装的环境，当前被激活的环境会显示有一个星号或者括号。...# env_name是需要创建的环境名称，list_of_packages是在新环境中需要安装的工具包，有多个时用空格隔开 # 创建一个名为的环境，指定Python版本是3.5（conda会自动寻找3.5...#开启xxxx环境 conda deactivate #关闭环境 # 克隆环境，我想创建一个新环境BBB，完全克隆AAA的环境配置 conda create...search -t conda tensorflow 这里(anaconda search -t conda 库名)，可以查找各种源下对应的 库，下图红色框中的是源，后面对应的是TensorFlow的各种版本
查看Anaconda中的所有虚拟环境 2. 创建和移除Anaconda虚拟环境 3. 克隆Anaconda虚拟环境 方式1：使用yml文件 方式2：使用--clone命令行参数克隆虚拟环境 4....如果成功创建了tf2虚拟环境，那么会输出如下图的信息。 ? 注意，在创建虚拟环境的过程中，会通过Internet下载相关的库，可能在国内有些慢。最好的方式是设置国内的镜像。...方式2：使用--clone命令行参数克隆虚拟环境 使用下面的命令创建一个名为new_env的新虚拟环境，该虚拟环境会从本地克隆名为tensorflow2的虚拟环境中的所有内容（包括各种库）。...PyCharm仍然会使用Anaconda的虚拟环境。可以在PyCharm中创建新的Anaconda虚拟环境，也可以使用以前创建的虚拟环境。...与第1类不同的是，如果选择已经存在的环境，会在Interpreter列表中列出已经在Anaconda中创建的虚拟环境，如下图所示。读者可以选择一个。例如，在前面创建的tf1和tf2。 ?
PyTorch环境的配置和安装 conda常用命令 一、conda命令 conda 命令可以用来： 创建新的 conda 环境。 在现有的 conda 环境中安装/升级包。...conda info --unsafe-channels 三、conda create conda create 可以用来创建新的 conda 环境，其格式如下： conda create [-n env_name...使用 conda list 命令来查看该环境下都安装了哪些包。 因为我们并没有在创建环境的时候安装包，所以结果自然是什么都没有。...我们可以根据现有环境的名称来进行克隆，假设现有环境的名称为 original_env，新的环境的名称为 new_env，则只需执行 conda create -n new_env --clone original_env...conda install 可以用来在 conda 环境中安装相应的包，具体格式如下： conda install [-n env_name | -p path] [-c channel_address
conda包管理器可以创建，导出，列出，移除以及更新python环境，而且python环境可以使用不同版本的python，并且安装不同的安装包。在每一个环境之间进行切换称为激活环境。...使用conda create 命令可以创建新环境： conda create --name ncl -c conda-forge ncl=6.4.0 # --name 参数用来指定环境名，即新创建的环境名为...列出所有环境 想要了解目前安装了哪些python环境的时候，可以执行： conda info --envs 或 conda env list # 当前环境会有 * 标识 克隆环境 通过以下命令可以创建一个环境的克隆版本...： conda create --name ncl_clone --clone ncl 执行 conda env list 可以查看执行克隆操作后的环境信息。...构建相同的conda环境 使用显示说明文件可以在相同的机器或不同机器上的相同操作系统下创建相同的环境。
背景通常我们的web应用都是部署再Liunx环境里面的，但是由于一些历史原因，例如旧系统使用的是.Net，在不增加新服务器的情况下，我们只能选择使用windows server环境来部署了。...将我们新建的conda环境变量添加到path中打开cmd验证一下conda --versiongitgit 安装没有什么特别的，一路下一步即可打卡cmd验证git --versionNginx安装非常简单...创建Python虚拟环境为了和之后的项目环境隔离，我们需要创建一个虚拟环境conda create --name mail_env python==3.11 -y激活虚拟环境conda activate...mail_env克隆项目到服务器我们在克隆之前，先在C盘的根目录下创建一个www文件夹，用来保存我们的项目mkdir wwwcd www这里用的是私人仓库，就不展示git clone 地址了进入到我们的项目目录...我们在项目根目录下在创建一个run.bat文件，文件内容如下@echo offsetlocalrem 设置 Conda 环境的路径set CONDA_PATH=C:\ProgramData\miniconda3rem
SDXL和SD1.5模型有什么差别SDXL与原来的SD1.5模型除了大小不同外，最大区别是SDXL由base基础模型和refiner优化模型两组模型构成。您需要先运行基础模型，然后再运行细化模型。...1.3 创建并进入 conda 环境接着我们需要通过 Anaconda 创建 conda 环境，并基于该环境部署相应服务。...然后conda activate sdwebui进入了为SD WebUI准备的环境中。...然后我们来SD WebUI，刷新底模列表，即可看到XL的base和refiner模型。至于VAE，默认是不显示在UI中的，可以在设置的用户界面选项中添加。...接下来就可以在SD WebUI中享受SDXL带来的新体验吧！
我们需要克隆环境然后进行环境管理，但是使用官方教程通过程序内置包管理器克隆环境时会出错，原因不明，亲测不是因为网络问题。 自定义环境中添加和删除包非常容易导致环境出错，建议不要大量修改环境中的库。...（1）快速克隆环境 方法一：使用conda进行环境克隆 适合国内环境，配置conda镜像之后，通过程序自带的conda包管理器进行克隆，同样支持使用Pycharm： 找到arcgis pro环境的conda...方法二：直接复制环境文件夹 下面说明如何快速克隆环境，简单来说就是直接复制arcgispro-py3文件夹： 找一个你认为合适的存放克隆文件夹的位置，我在此处将文件夹放在了conda环境文件夹下"C:\...在Pro "管理环境"--"添加"， 然后指向到第二步中的文件夹。 点击确定即可。...已添加到工程中的 ArcGIS Notebooks 将在目录窗格的 Notebooks 文件夹 下列出。使用 ArcGIS Pro 创建的 Notebook 会自动添加到您的工程中。
管理环境 2.1 创建一个环境 创建一个名为my-python的环境 conda create --name my-python 2.2 激活一个环境 激活my-python环境： source activate...)： source deactivate 2.5 复制一个环境 克隆my-python来创建一个my-python-clone的环境副本： conda create -n my-python-clone...-all 3 管理python 3.1 安装一个不同版本的Python conda create -n my-python-2 python=2.7 3.2 检查新环境中的Python版本 python...包管理 4.1 查看已安装的包： conda list 4.2 向指定环境中安装包 4.2.1 使用conda命令安装包 向my-python环境中安装beautifulsoup4包，有两种方式。...移除包，环境，甚至conda 5.1 移除包 移除安装在my-python环境中的beautifulsoup4包： conda remove -n my-python beautifulsoup4 5.2
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