当前位置: 首页 > news >正文

linux 迁移home目录以及修改conda中pip的目录,修改pip安装路径

1)sudo rsync -av /home/lrf /data/home/lrf 将/home目录下的文件进行复制(假设机械硬盘挂载在/data目录下)**

2)usermod -d /data/home/lrf -m lrf 修改用户$HOME变量**

3)vi /etc/passwd 查看对应用户的$HOME变量是否成功修改

ps当使用conda时,可以vi ~/miniconda3/envs/envs_name/bin/pip 进行修改

修改之前
修改后

(4)修改pip的安装路径

4.1 python -m site -help 查看site的路径
在这里插入图片描述
4.2 vi /data/home/lrf/miniconda3/envs/chatglm/lib/python3.8/site.py 修改USER_SITE
4.3USER_SITE 修改至conda的包目录下
ps: vim 中输入 /USER_SITE+回车进行查找,按n 查找下一处,找到后按i进行修改,修改完后按esc 退出插入模式, 输入:wq 回车写入
在这里插入图片描述

相关文章:

linux 迁移home目录以及修改conda中pip的目录,修改pip安装路径

1)sudo rsync -av /home/lrf /data/home/lrf 将/home目录下的文件进行复制(假设机械硬盘挂载在/data目录下)** 2)usermod -d /data/home/lrf -m lrf 修改用户$HOME变量** 3)vi /etc/passwd 查看对应用户的$HOME变量是…...

解析大语言模型训练三阶段

大语言模型的训练过程一般包括3个阶段:预训练(Pre-training)、SFT(有监督的微调,Supervised-Finetuning)以及RLHF(基于人类反馈的强化学习,Reinforcement Learning from Human Feedb…...

知识图谱的最新进展与未来趋势

知识图谱的最新进展与未来趋势 一、引言 在过去的几年中,知识图谱已经从一个前沿的研究概念发展成为现代信息技术不可或缺的一部分。作为结构化知识的存储和表示形式,知识图谱通过组织信息和数据提供了深刻的洞见,它已被广泛应用于搜索引擎优…...

Facebook直播延迟过高是为什么?

在进行Facebook直播 时,高延迟可能会成为一个显著的问题,影响观众的观看体验和互动效果。以下是一些导致Facebook直播延迟过高的可能原因: 1、网络连接问题 网络连接不稳定或带宽不足可能是导致Facebook直播延迟的主要原因之一。如果您的网络…...

CentOS 7.9 额外安装一个Python3.x版本详细教程

Centos7默认的python版本是2.7,根据需要我们额外安装一个Python3.x版本。 1、安装基础环境 yum update -yyum -y groupinstall "Development tools"yum install openssl-devel bzip2-devel expat-devel gdbm-devel readline-devel sqlite-devel psmisc …...

uml时序图中,消息箭头和消息调用箭头有什么区别

在UML时序图中,消息箭头和消息调用箭头是用来表示不同类型的消息传递关系的符号。 1. 消息箭头:消息箭头用来表示消息在不同对象之间的传递,通常是实例方法之间的调用关系。消息箭头从消息发送者指向消息接收者,表示消息的传递方…...

12.C++常用的算法_遍历算法

文章目录 遍历算法1. for_each()代码工程运行结果 2. transform()代码工程运行结果 3. find()代码工程运行结果 遍历算法 1. for_each() 有两种方式&#xff1a; 1.普通函数 2.仿函数 代码工程 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include<iostream> #include<vect…...

hadoop:案例:将顾客在京东、淘宝、多点三家平台的消费金额汇总,然后先按京东消费额排序,再按淘宝消费额排序

一、原始消费数据buy.txt zhangsan 5676 2765 887 lisi 6754 3234 1232 wangwu 3214 6654 388 lisi 1123 4534 2121 zhangsan 982 3421 5566 zhangsan 1219 36 45二、实现思路&#xff1a;先通过一个MapReduce将顾客的消费金额进行汇总&#xff0c;再通过一个MapReduce来根据金…...

2024年华为OD机试真题-孙悟空吃蟠桃-Python-OD统一考试(C卷)

题目描述: 孙悟空爱吃蟠桃,有一天趁着蟠桃园守卫不在来偷吃。已知蟠桃园有N颗桃树,每颗树上都有桃子,守卫将在H小时后回来。 孙悟空可以决定他吃蟠桃的速度K(个/小时),每个小时选一颗桃树,并从树上吃掉K个,如果树上的桃子少于K个,则全部吃掉,并且这一小时剩余的时间…...

vue3 开发中遇到的问题

1. element-plus的el-popover内置el-select组件&#xff0c;如何避免关闭el-popover 在el-select内置上面添加:teleported"false"就可以避免在点击el-select时候&#xff0c;把el-popver给关闭了 2. validate-on-rule-change&#xff1a;是否在 rules 属性改变后…...

Vue input密码输入框自定义密码眼睛icon

我们用的饿了么UI组件库里,密码输入框的icon是固定不变的,如下所示: 点击"眼睛"这个icon不变,现在需求是UI给的设计稿里,密码输入框的"眼睛"有如下两种: 代码如下: <el-input:key="passwordType"ref="password"...

【LAMMPS学习】八、基本知识的讨论(1.4)多副本模拟

8. 基本知识的讨论 此部分描述了如何使用 LAMMPS 为用户和开发人员执行各种任务。术语表页面还列出了 MD 术语&#xff0c;以及相应 LAMMPS 手册页的链接。 LAMMPS 源代码分发的 examples 目录中包含的示例输入脚本以及示例脚本页面上突出显示的示例输入脚本还展示了如何设置和…...

SpringBoot整合RabbitMQ-应答模式

一、应答模式 RabbitMQ 中的消息应答模式主要包括两种&#xff1a;自动应答&#xff08;Automatic Acknowledgement&#xff09;和手动应答&#xff08;Manual Acknowledgement&#xff09;。&#xff08;一般交换机发送消息&#xff0c;RabbitMQ只有在接收到消费者的确认后才…...

51单片机入门_江协科技_25~26_OB记录的笔记_蜂鸣器教程

25. 蜂鸣器 25.1. 蜂鸣器介绍 •蜂鸣器是一种将电信号转换为声音信号的器件&#xff0c;常用来产生设备的按键音、报警音等提示信号 •蜂鸣器按驱动方式可分为有源蜂鸣器和无源蜂鸣器&#xff08;开发板上用的无源蜂鸣器&#xff09; •有源蜂鸣器&#xff1a;内部自带振荡源&a…...

新能源汽车电池包为什么不通用,车主怎么用电才算对?

一提起新能源车&#xff0c;大部分人可能知道电动汽车&#xff0c;实际上新能源车的种类是比较多的&#xff0c;这里边也包括了插电式混动汽车、纯电汽车、燃料电池汽车&#xff0c;其中插电混动里还包括了串联式、并联式、混联式&#xff0c;每种汽车都各有优缺点&#xff0c;…...

[C语言]——柔性数组

目录 一.柔性数组的特点 二.柔性数组的使用 三.柔性数组的优势 C99中&#xff0c;结构体中的最后⼀个元素允许是未知大小的数组&#xff0c;这就叫做『柔性数组』成员。 typedef struct st_type //typedef可以不写 { int i;int a[0];//柔性数组成员 }type_a; 有些编译器会…...

密码学 总结

群 环 域 群 group G是一个集合&#xff0c;在此集合上定义代数运算*&#xff0c;若满足下列公理&#xff0c;则称G为群。 1.封闭性 a ∈ G , b ∈ G a\in G,b\in G a∈G,b∈G> a ∗ b ∈ G a*b\in G a∗b∈G 2.G中有恒等元素e&#xff0c;使得任何元素与e运算均为元素本…...

尚硅谷html5+css3(1)html相关知识

1.基本标签&#xff1a; <h1>最大的标题字号 <h2>二号标题字号 <p>换行 2.根标签<html> 包括<head>和<body> <html><head><title>title</title><body>body</body></head> </html> 3…...

苍穹外卖11(Apache ECharts前端统计,营业额统计,用户统计,订单统计,销量排名Top10)

目录 一、Apache ECharts【前端】 1. 介绍 2. 入门案例 二、营业额统计 1. 需求分析和设计 1 产品原型 2 业务规则 3 接口设计 2. 代码开发 3. 功能测试 三、用户统计 1. 需求分析和设计 1 产品原型 2 业务规则 3 接口设计 2. 代码开发 3. 功能测试 四、订单统…...

大商创多用户商城系统 多处SQL注入漏洞复现

0x01 产品简介 大商创多用户商城系统是一个功能强大、灵活多变的新零售电商系统服务商。该系统支持平台自营和商家入驻,实现多元化经营模式,能够全面整合供应商、生产商、经销商和消费者等产业链资源,提高产品多样性,加快资金流动速度,并有助于减少不必要的成本输出。 0…...

JavaSec-RCE

简介 RCE(Remote Code Execution)&#xff0c;可以分为:命令注入(Command Injection)、代码注入(Code Injection) 代码注入 1.漏洞场景&#xff1a;Groovy代码注入 Groovy是一种基于JVM的动态语言&#xff0c;语法简洁&#xff0c;支持闭包、动态类型和Java互操作性&#xff0c…...

大数据学习栈记——Neo4j的安装与使用

本文介绍图数据库Neofj的安装与使用&#xff0c;操作系统&#xff1a;Ubuntu24.04&#xff0c;Neofj版本&#xff1a;2025.04.0。 Apt安装 Neofj可以进行官网安装&#xff1a;Neo4j Deployment Center - Graph Database & Analytics 我这里安装是添加软件源的方法 最新版…...

基于FPGA的PID算法学习———实现PID比例控制算法

基于FPGA的PID算法学习 前言一、PID算法分析二、PID仿真分析1. PID代码2.PI代码3.P代码4.顶层5.测试文件6.仿真波形 总结 前言 学习内容&#xff1a;参考网站&#xff1a; PID算法控制 PID即&#xff1a;Proportional&#xff08;比例&#xff09;、Integral&#xff08;积分&…...

【第二十一章 SDIO接口(SDIO)】

第二十一章 SDIO接口 目录 第二十一章 SDIO接口(SDIO) 1 SDIO 主要功能 2 SDIO 总线拓扑 3 SDIO 功能描述 3.1 SDIO 适配器 3.2 SDIOAHB 接口 4 卡功能描述 4.1 卡识别模式 4.2 卡复位 4.3 操作电压范围确认 4.4 卡识别过程 4.5 写数据块 4.6 读数据块 4.7 数据流…...

【CSS position 属性】static、relative、fixed、absolute 、sticky详细介绍,多层嵌套定位示例

文章目录 ★ position 的五种类型及基本用法 ★ 一、position 属性概述 二、position 的五种类型详解(初学者版) 1. static(默认值) 2. relative(相对定位) 3. absolute(绝对定位) 4. fixed(固定定位) 5. sticky(粘性定位) 三、定位元素的层级关系(z-i…...

Java面试专项一-准备篇

一、企业简历筛选规则 一般企业的简历筛选流程&#xff1a;首先由HR先筛选一部分简历后&#xff0c;在将简历给到对应的项目负责人后再进行下一步的操作。 HR如何筛选简历 例如&#xff1a;Boss直聘&#xff08;招聘方平台&#xff09; 直接按照条件进行筛选 例如&#xff1a…...

【Java学习笔记】BigInteger 和 BigDecimal 类

BigInteger 和 BigDecimal 类 二者共有的常见方法 方法功能add加subtract减multiply乘divide除 注意点&#xff1a;传参类型必须是类对象 一、BigInteger 1. 作用&#xff1a;适合保存比较大的整型数 2. 使用说明 创建BigInteger对象 传入字符串 3. 代码示例 import j…...

智能AI电话机器人系统的识别能力现状与发展水平

一、引言 随着人工智能技术的飞速发展&#xff0c;AI电话机器人系统已经从简单的自动应答工具演变为具备复杂交互能力的智能助手。这类系统结合了语音识别、自然语言处理、情感计算和机器学习等多项前沿技术&#xff0c;在客户服务、营销推广、信息查询等领域发挥着越来越重要…...

Sklearn 机器学习 缺失值处理 获取填充失值的统计值

💖亲爱的技术爱好者们,热烈欢迎来到 Kant2048 的博客!我是 Thomas Kant,很开心能在CSDN上与你们相遇~💖 本博客的精华专栏: 【自动化测试】 【测试经验】 【人工智能】 【Python】 使用 Scikit-learn 处理缺失值并提取填充统计信息的完整指南 在机器学习项目中,数据清…...

李沐--动手学深度学习--GRU

1.GRU从零开始实现 #9.1.2GRU从零开始实现 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l#首先读取 8.5节中使用的时间机器数据集 batch_size,num_steps 32,35 train_iter,vocab d2l.load_data_time_machine(batch_size,num_steps) #初始化模型参数 def …...