当前位置: 首页 > news >正文

Ubuntu下Anaconda安装

Ubuntu下Anaconda安装

  1. 进入anaconda官网 https://www.anaconda.com/ 下载Linux64位版本;

  2. 将下载好的".sh"文件放入虚拟机中;

  3. 运行指令sudo bash Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh

  4. 此后会自动加载安装程序,中途会停止两次:

    • 第一次输入“yes”,然后按“Enter”键继续安装程序;
    • 第二次输入将Anaconda3安装的自定义的地址。
  5. 安装程序结束后需要配置环境变量,输入命令:

    sudo gedit ~/.bashrc

💡若此时系统提醒权限不够,则输入sudo -i将权限提升为root用户!

  1. 在文档的末尾另起一行并输入export PATH="~/Anaconda3/bin:$PATH"

    (引号内是自定义的 “Anaconda安装地址”+“/bin:$PATH”)

  2. 激活环境变量,输入source ~/.bashrc

  3. 输入conda --version,若返回anaconda的版本则证明安装成功!

相关文章:

Ubuntu下Anaconda安装

Ubuntu下Anaconda安装 进入anaconda官网 https://www.anaconda.com/ 下载Linux64位版本; 将下载好的".sh"文件放入虚拟机中; 运行指令sudo bash Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh 此后会自动加载安装程序,中途会停止两次&am…...

目标检测回归损失函数(看情况补...)

文章目录 L1 loss-平均绝对误差(Mean Absolute Error——MAE)L2 loss-均方误差(Mean Square Error——MSE)Smooth L1 LossMAE、MSE、Smooth L1对比IoU LossGIoU LossDIoU Loss、CIoU LossE-IoU Loss、Focal E-IoU LossReferenceL1 loss-平均绝对误差(Mean Absolute Error——…...

将 Figma 轻松转换为 Sketch 的免费方法

最近浏览网站的时候,发现很多人不知道Figma是怎么转Sketch的。众所周知,Figma支持Sketch文件的导入,但不支持Sketch的导出,那么Figma是如何转Sketch的呢?不用担心,建议使用神器即时设计。它是一个可以实现在…...

GPU推理提速4倍!FlashDecoding++技术加速大模型推理

推理大模型(LLM)是AI服务提供商面临的巨大经济挑战之一,因为运营这些模型的成本非常高。FlashDecoding 是一种新的技术,旨在解决这一问题,它通过提高LLM推理速度和降低成本,为使用大模型赚钱提供了新的可能…...

class类默认导出,header字段在请求中的位置

这是封装好的,没封装的如下 如果没有用uni.post那么就是如下的结构 let header {Content-Type: application/x-www-form-urlencoded,tenant: MDAwMA, } request({url:/sal/formula/validFormula,method:post,data:{},header })...

PHP将pdf转为图片后用OCR识别

1.确保apt包是最新 sudo apt update 2.使用apt安装 sudo apt install tesseract-ocr 3.检查版本 tesseract --version 4.pdf转成图片,这边需要安装imagick插件 $pdf new Imagick(); $pdf->setResolution(150, 150); $pdf->readImage(..$temp); $pdf->…...

IDEA 函数下边出现红色的波浪线,提示报错

Inferred annotations: Method makeOkResult: org.jetbrains.annotations.Contract("_, _, _, _ -> new") org.jetbrains.annotations.NotNull Parameter headers: org.jetbrains.annotations.NotNull 出现这个提示,我应该怎么处理这个函数&#xff1…...

Discourse 如何在 header 上添加 HTML

虽然现在大部分网站都开始支持使用 CDN 的网站校验了。 但还有些网站在你需要他们提供服务的时候要求使用 header 的 meta 数据校验。 Discourse 是可以轻松的实现上面的功能的。 添加方法 选择你的 Discourse 网站下的自定义。 然后在左侧选择你需要添加的主题。 为了方便…...

[深入理解SSD] 总目录

SSD 综述 [SSD综述 1.1] 导论_SSD让开机击败99%的电脑 [SSD综述 1.2] 固态硬盘(SSD)和机械硬盘(HDD)区别对比介绍? [SSD综述 1.3] SSD及固态存储技术30年简史 [SSD综述 1.4] SSD固态硬盘的结构 [SSD综述 1.5] SSD 主控和固件核心功能详解 [S…...

kubernetes集群编排(7)

目录 k8s认证授权 pod绑定sa 认证 授权 k8s认证授权 pod绑定sa [rootk8s2 ~]# kubectl create sa admin //在当前 Kubernetes 集群中创建一个名为 "admin" 的新服务账户[rootk8s2 secret]# vim pod3.yaml apiVersion: v1 kind: Pod metadata:name: mypod spec…...

mfc 下的OpenGL

建立一个SDI 的MFC工程,然后按freeglut 在mfc 下的编译_leon_zeng0的博客-CSDN博客​​​​​​ 一文设置好include lib 路径 在view 中建立这2个函数: // Standard OpenGL Init StuffBOOL CmfcOpenglDemoView::SetupPixelFormat() {static PIXELFOR…...

机器翻译目前广泛应用于文档翻译以及硬件翻译

机器翻译(Machine Translation,MT)是一种自动化技术,用于将一种语言的文本转换为另一种语言的文本。它通常被用于跨语言交流和全球化的需求。 机器翻译目前可分为软件和硬件,软件常用的则是文档翻译、文字翻译、图片翻…...

木材加工工厂数字孪生可视化管理平台,赋能传统木材制造业数字化高质转型

数字化是当今经济发展的主流话题,以赋能传统制造业转型升级的需求最为迫切、效果最为显著。目前世界各国正积极发力智能制造,力求争夺智能制造领先位置,而构建适应传统制造业转型的数字化平台成为当务之急。数字化、智能化已成为木材加工行业…...

企业级低代码开发,科技赋能让企业具备“驾驭软件的能力”

科技作为第一生产力,其强大的影响力在各个领域中都有所体现。数字技术,作为科技领域中的一股重要力量,正在对传统的商业模式进行深度的变革,为各行业注入新的生命力。随着数字技术的不断发展和应用,企业数字化转型的趋…...

在WSL2中安装多个Ubuntu实例

参考:How to install multiple instances of Ubuntu in WSL2 本文主要内容 第一步:在 WSL2 中安装最新的 Ubuntu第二步:下载适用于 WSL2 的 Ubuntu 压缩包第三步:在 WSL2 中安装第二个 Ubuntu 实例第四步:登录到第二个…...

java--实体javaBean

1.什么是实体类 1.就是一种特殊形式的类 2.这个类中的成员变量都要私有,并且要对外提供相应的getXXX,setXXX方法 3.类中必须要有一个公共的无参的构造器 2.实体类有啥应用场景 实体类只负责数据存取,而对数据的处理交给其他类来完成&…...

重温设计模式之什么是设计模式?

设计面向对象软件比较困难,而设计可复用的面向对象软件就更加困难。你必须找到相关的对象,以适当的粒度将它们归类,再定义类的接口和继承层次,建立对象之间的基本关系。你的设计应该对手头的问题有针对性,同时对将来的…...

CSS关于默认宽度

所谓的默认宽度&#xff0c;就是不设置width属性时&#xff0c;元素所呈现出来的宽度 <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><title></title><style>* {margin: 0;padding: 0;}.box {/…...

JDBC(二)

第4章 操作BLOB类型字段 4.1 MySQL BLOB类型 MySQL中&#xff0c;BLOB是一个二进制大型对象&#xff0c;是一个可以存储大量数据的容器&#xff0c;它能容纳不同大小的数据。 插入BLOB类型的数据必须使用PreparedStatement&#xff0c;因为BLOB类型的数据无法使用字符串拼接写…...

LeetCode----149. 直线上最多的点数

 题目 给你一个数组 points &#xff0c;其中 points[i] [ x i x_i xi​, y i y_i yi​] 表示 X-Y 平面上的一个点。求最多有多少个点在同一条直线上。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;points [[1,1],[2,2],[3,3]] 输出&#xff1a;3 示例 2&#xff1a; 输入…...

变量 varablie 声明- Rust 变量 let mut 声明与 C/C++ 变量声明对比分析

一、变量声明设计&#xff1a;let 与 mut 的哲学解析 Rust 采用 let 声明变量并通过 mut 显式标记可变性&#xff0c;这种设计体现了语言的核心哲学。以下是深度解析&#xff1a; 1.1 设计理念剖析 安全优先原则&#xff1a;默认不可变强制开发者明确声明意图 let x 5; …...

19c补丁后oracle属主变化,导致不能识别磁盘组

补丁后服务器重启&#xff0c;数据库再次无法启动 ORA01017: invalid username/password; logon denied Oracle 19c 在打上 19.23 或以上补丁版本后&#xff0c;存在与用户组权限相关的问题。具体表现为&#xff0c;Oracle 实例的运行用户&#xff08;oracle&#xff09;和集…...

iOS 26 携众系统重磅更新,但“苹果智能”仍与国行无缘

美国西海岸的夏天&#xff0c;再次被苹果点燃。一年一度的全球开发者大会 WWDC25 如期而至&#xff0c;这不仅是开发者的盛宴&#xff0c;更是全球数亿苹果用户翘首以盼的科技春晚。今年&#xff0c;苹果依旧为我们带来了全家桶式的系统更新&#xff0c;包括 iOS 26、iPadOS 26…...

Spring Boot 实现流式响应(兼容 2.7.x)

在实际开发中&#xff0c;我们可能会遇到一些流式数据处理的场景&#xff0c;比如接收来自上游接口的 Server-Sent Events&#xff08;SSE&#xff09; 或 流式 JSON 内容&#xff0c;并将其原样中转给前端页面或客户端。这种情况下&#xff0c;传统的 RestTemplate 缓存机制会…...

基于ASP.NET+ SQL Server实现(Web)医院信息管理系统

医院信息管理系统 1. 课程设计内容 在 visual studio 2017 平台上&#xff0c;开发一个“医院信息管理系统”Web 程序。 2. 课程设计目的 综合运用 c#.net 知识&#xff0c;在 vs 2017 平台上&#xff0c;进行 ASP.NET 应用程序和简易网站的开发&#xff1b;初步熟悉开发一…...

python/java环境配置

环境变量放一起 python&#xff1a; 1.首先下载Python Python下载地址&#xff1a;Download Python | Python.org downloads ---windows -- 64 2.安装Python 下面两个&#xff0c;然后自定义&#xff0c;全选 可以把前4个选上 3.环境配置 1&#xff09;搜高级系统设置 2…...

UE5 学习系列(三)创建和移动物体

这篇博客是该系列的第三篇&#xff0c;是在之前两篇博客的基础上展开&#xff0c;主要介绍如何在操作界面中创建和拖动物体&#xff0c;这篇博客跟随的视频链接如下&#xff1a; B 站视频&#xff1a;s03-创建和移动物体 如果你不打算开之前的博客并且对UE5 比较熟的话按照以…...

【2025年】解决Burpsuite抓不到https包的问题

环境&#xff1a;windows11 burpsuite:2025.5 在抓取https网站时&#xff0c;burpsuite抓取不到https数据包&#xff0c;只显示&#xff1a; 解决该问题只需如下三个步骤&#xff1a; 1、浏览器中访问 http://burp 2、下载 CA certificate 证书 3、在设置--隐私与安全--…...

BCS 2025|百度副总裁陈洋:智能体在安全领域的应用实践

6月5日&#xff0c;2025全球数字经济大会数字安全主论坛暨北京网络安全大会在国家会议中心隆重开幕。百度副总裁陈洋受邀出席&#xff0c;并作《智能体在安全领域的应用实践》主题演讲&#xff0c;分享了在智能体在安全领域的突破性实践。他指出&#xff0c;百度通过将安全能力…...

自然语言处理——Transformer

自然语言处理——Transformer 自注意力机制多头注意力机制Transformer 虽然循环神经网络可以对具有序列特性的数据非常有效&#xff0c;它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息&#xff0c;但是它有一个很大的缺陷——很难并行化。 我们可以考虑用CNN来替代RNN&#xff0c;但是…...