conda 常用20个命令
conda常用20个命令
这些命令涵盖了Conda环境管理和包管理的常用功能,可帮助你有效地管理Python环境和软件包。
-
创建环境:
conda create --name myenv
这个命令用于创建一个名为
myenv
的新环境。你可以在--name
后面指定环境的名称,并在其后加上需要安装的软件包列表。 -
列出环境:
conda env list
这个命令列出了当前系统中所有的Conda环境。你会看到每个环境的名称以及其所在的路径。
-
激活环境:
conda activate myenv
这个命令用于激活名为
myenv
的环境。激活环境后,你将在该环境中工作,并且安装的软件包将会对该环境生效。 -
退出环境:
conda deactivate
这个命令用于退出当前的Conda环境,回到基础的系统环境中。
-
安装包:
conda install package_name
这个命令用于安装名为
package_name
的包。Conda会自动解决依赖关系,并将包安装到当前激活的环境中。 -
更新包:
conda update package_name
这个命令用于更新名为
package_name
的包到最新版本。Conda会检查该包是否有新的版本,并将其更新到当前环境。 -
搜索包:
conda search search_term
这个命令用于搜索包含
search_term
关键词的包。你可以使用通配符或者正则表达式来精确搜索。 -
移除包:
conda remove package_name
这个命令用于从当前环境中移除名为
package_name
的包。移除包会将其从环境中完全删除。 -
列出已安装的包:
conda list
这个命令列出了当前环境中已安装的所有包。你会看到每个包的名称、版本号和安装路径。
-
列出包的信息:
conda info package_name
这个命令用于列出指定包的详细信息,包括版本、依赖关系等。
-
列出环境中的包:
conda list -n myenv
这个命令用于列出名为
myenv
环境中已安装的所有包。 -
列出环境中包的信息:
conda list -n myenv package_name
这个命令用于列出名为
myenv
环境中名为package_name
的包的详细信息。 -
安装特定版本的包:
conda install package_name=1.2.3
这个命令用于安装名为
package_name
且版本为1.2.3
的特定版本的包。 -
查看环境信息:
conda env export
这个命令用于导出当前环境的配置信息,包括所有安装的包及其版本号。
-
导出环境配置:
conda env export > environment.yml
这个命令将当前环境的配置信息导出到名为
environment.yml
的文件中,以便稍后重建该环境。 -
创建环境(从配置文件):
conda env create -f environment.yml
这个命令用于根据一个配置文件(如
environment.yml
)创建新的环境。 -
克隆环境:
conda create --name new_env --clone old_env
这个命令用于根据已存在的环境
old_env
克隆出一个新的环境new_env
。 -
清理缓存:
conda clean --all
这个命令用于清理Conda的缓存,包括已下载的包和未使用的依赖关系。
-
添加通道:
conda config --add channels channel_name
这个命令用于添加一个新的软件包通道,以便在安装或更新软件包时搜索更多的来源。
-
移除通道:
conda config --remove channels channel_name
这个命令用于移除一个已存在的软件包通道,减少搜索软件包的来源。
相关文章:
conda 常用20个命令
conda常用20个命令 这些命令涵盖了Conda环境管理和包管理的常用功能,可帮助你有效地管理Python环境和软件包。 创建环境: conda create --name myenv这个命令用于创建一个名为myenv的新环境。你可以在--name后面指定环境的名称,并在其后加上…...

Git泄露(续)
接上一篇补充 git config --global user.name " " git config --global user.email 邮箱地址 配置用户名和邮箱 git commit 使其处于交互区,没有使用 -m,默认用vim 来编辑和提交信息 输入要提交的内容,然后按ESC建回到命令…...
clickhouse卸载与安装
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS),来自于俄罗斯本土搜索引擎企业Yandex公司。它是为处理大规模数据集而设计的,并提供高性能和低延迟的查询支持。 注意:此教程的运…...

npm install [Error]
npm install 依赖的时候报错 依赖版本问题的冲突,忽视即可 使用 npm install --legacy-peer-deps...
Redisson分布式锁全解析:从基础到红锁,锁定高并发解决方案
1. 介绍Redisson和分布式锁的概念 1.1 Redisson简介 Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格(In-Memory Data Grid, IMDG)。它不仅提供了对分布式和可伸缩数据结构的支持,还提供了多种分布式服务,包括但不限于分布式锁、集合、映射、计…...

RocketMQ-Dashboard 控制台使用详解
1 安装部署 具体部署启动请参考:RocketMQ从安装、压测到运维一站式文档_rocketmq benchmark压测-CSDN博客 RocketMq的dashboard,有运维页面,驾驶舱,集群页面,主题页面,消费者页面,生产者页面&…...

JSP+SQL学生成绩管理系统
Java版本:1.8 数据库:MySQL 框架:Spring Spring MVC MyBatis 服务器:Tomcat 前端解析框架:Thymeleaf 开发工具:Idea 2017 版本管理工具:Maven 版本控制工具:GitHub 经过对系统的需…...

5G工业路由器实现驾考科目三实时监控与远程控制
5G驾考路由器的应用主要体现在智能驾考系统中,其优势包括提高考试安全性、效率和规范性,同时杜绝违规行贿作弊的行为。 在驾考系统中,5G工业路由器是数据传输的桥梁设备。车载设备如摄像头、定位系统、硬盘录像机、传感器等,通过串…...

基于微信小程序+JAVA Springboot 实现的【智慧乡村旅游服务平台】app+后台管理系统 (内附设计LW + PPT+ 源码+ 演示视频 下载)
项目名称 项目名称: 基于微信小程序的智慧乡村旅游服务平台的设计与实现 项目技术栈 该项目采用了以下核心技术栈: 后端框架/库: Java SSM框架数据库: MySQL前端技术: 微信开发者工具、uni-app其他技术:…...

图片中的表格转成word用什么工具好?
2024年5月16日,周四上午 我推荐用免费的腾讯OCR表格识别v3体验网站 用手机文档模式拍下并转成黑白后,成功识别的概率还是非常大的 OCR Demo (tencent.com)https://ocrdemo.cloud.tencent.com/识别成功后,复制识别结果并粘贴到word文档里面就…...
P1305 新二叉树
题目描述 输入一串二叉树,输出其前序遍历。 输入格式 第一行为二叉树的节点数 𝑛。(1≤𝑛≤26) 后面 𝑛 行,每一个字母为节点,后两个字母分别为其左右儿子。特别地,数据保证第一行读入的节点…...

设计模式学习笔记 - 回顾总结:在实际软件开发中常用的设计思想、原则和模式
概述 本章,先来回顾下整个专栏的知识体系,主要包括面向对象、设计原则、编码规范、重构技巧、设计模式五个部分。 面向对象 相对于面向过程、函数式编程,面向对象是现在最主流的编程范式。纯面向过程的编程方法,现在已经不多见了…...

CPT7数据保存详细步骤
一、连接设备、打开NovAtelConnect 软件 (1)点击1,并在2中输入如下命令: LOG RANGEB ONTIME 1 // 输出原始数据记录在板卡LOG RAWEPHEMB ONTIME 1 // 输出 GPS 原始星历记录在板卡LOG bdsephemerisb ONTIME 1 // 输出...

物联网促进信息化——青创智通工业物联网解决方案
随着传感器网络(WSN)、无线射频识别(RFID)以及微电子机械系统(MEIVIS)等技术的不断成熟,扩展了人们对信息获取和使用的能力,并将提高制造效率、改善产品质量、降低产品成本和资源消耗、为用户提供更加透明和个性化的服…...

服务端Web资源缓存
1.前言 虽然客户端缓存效果很好,但它有一个核心问题:要在本地提供资源,必须先将其存储在缓存中。因此,每个客户端都需要其缓存的资源。如果请求的资源需要大量计算,则无法扩展。服务器端缓存背后的理念是计算一次资源…...

STM32-09-IWDG
文章目录 STM32 IWDG1. IWDG2. IWDG框图3. IWDG寄存器4. IWDG寄存器操作步骤5. IWDG溢出时间计算6. IWDG配置步骤7. 代码实现 STM32 IWDG 1. IWDG IWDG Independent watchdog,即独立看门狗,本质上是一个定时器,这个定时器有一个输出端&#…...

Android手动下载Gradle的使用方法
导入新项目通常会自动下载gradle版本,这种方式很慢而且经常下载失败,按照提示手动下载的gradle应该放在那里,如何使用,本篇文章为你提供一种亲测有效的方法: 在Android Studio打开Setting搜索Gradle找到Gradle的存放目…...

2024彩虹医械维修培训邀请
INVITATION 2024年5月20日 时间/TIME 地点/SITE (西安、成都) 随着我国医疗水平的提升,为适应现代医疗的发展步伐,提升医疗服务水平,各个医院在当下都开始重视医疗器械的维修。在医械行业,由于医疗器械…...

车辆超龄无法注册滴滴司机怎么办理账号
车辆超龄无法注册滴滴司机,别担心这个视频教你如何解决,滴滴司机注册过程中 车辆年限是一个常见的限制条件,如果您的车辆超过了8年,那么注册滴滴可能会遇到困难,但是不要因此而放弃成为滴滴司机的机会,《 …...

MATLAB车辆动力学建模 ——《控制系统现代开发技术》
引言 在上这门课之前,我已经用过CasADi 去做过最优化的相关实践,其中每一步迭代主要就是由:对象系统优化求解两部分组成的。这里我们重点介绍 “对象系统”如何去描述 ,因为它是每一步迭代中重要的一环——“优化求解”会获得控制…...
Android Wi-Fi 连接失败日志分析
1. Android wifi 关键日志总结 (1) Wi-Fi 断开 (CTRL-EVENT-DISCONNECTED reason3) 日志相关部分: 06-05 10:48:40.987 943 943 I wpa_supplicant: wlan0: CTRL-EVENT-DISCONNECTED bssid44:9b:c1:57:a8:90 reason3 locally_generated1解析: CTR…...
<6>-MySQL表的增删查改
目录 一,create(创建表) 二,retrieve(查询表) 1,select列 2,where条件 三,update(更新表) 四,delete(删除表…...

Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别
一、Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别 1. Prompt Tuning(提示调优) 核心思想:固定预训练模型参数,仅学习额外的连续提示向量(通常是嵌入层的一部分)。实现方式:在输入文本前添加可训练的连续向量(软提示),模型只更新这些提示参数。优势:参数量少(仅提…...

Docker 运行 Kafka 带 SASL 认证教程
Docker 运行 Kafka 带 SASL 认证教程 Docker 运行 Kafka 带 SASL 认证教程一、说明二、环境准备三、编写 Docker Compose 和 jaas文件docker-compose.yml代码说明:server_jaas.conf 四、启动服务五、验证服务六、连接kafka服务七、总结 Docker 运行 Kafka 带 SASL 认…...

STM32F4基本定时器使用和原理详解
STM32F4基本定时器使用和原理详解 前言如何确定定时器挂载在哪条时钟线上配置及使用方法参数配置PrescalerCounter ModeCounter Periodauto-reload preloadTrigger Event Selection 中断配置生成的代码及使用方法初始化代码基本定时器触发DCA或者ADC的代码讲解中断代码定时启动…...

mysql已经安装,但是通过rpm -q 没有找mysql相关的已安装包
文章目录 现象:mysql已经安装,但是通过rpm -q 没有找mysql相关的已安装包遇到 rpm 命令找不到已经安装的 MySQL 包时,可能是因为以下几个原因:1.MySQL 不是通过 RPM 包安装的2.RPM 数据库损坏3.使用了不同的包名或路径4.使用其他包…...

图表类系列各种样式PPT模版分享
图标图表系列PPT模版,柱状图PPT模版,线状图PPT模版,折线图PPT模版,饼状图PPT模版,雷达图PPT模版,树状图PPT模版 图表类系列各种样式PPT模版分享:图表系列PPT模板https://pan.quark.cn/s/20d40aa…...

算法笔记2
1.字符串拼接最好用StringBuilder,不用String 2.创建List<>类型的数组并创建内存 List arr[] new ArrayList[26]; Arrays.setAll(arr, i -> new ArrayList<>()); 3.去掉首尾空格...

让回归模型不再被异常值“带跑偏“,MSE和Cauchy损失函数在噪声数据环境下的实战对比
在机器学习的回归分析中,损失函数的选择对模型性能具有决定性影响。均方误差(MSE)作为经典的损失函数,在处理干净数据时表现优异,但在面对包含异常值的噪声数据时,其对大误差的二次惩罚机制往往导致模型参数…...

JVM虚拟机:内存结构、垃圾回收、性能优化
1、JVM虚拟机的简介 Java 虚拟机(Java Virtual Machine 简称:JVM)是运行所有 Java 程序的抽象计算机,是 Java 语言的运行环境,实现了 Java 程序的跨平台特性。JVM 屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使得 Java 程序只需生成在 JVM 上运行的目标代码(字节码),就可以…...