一、安装与使用Anaconda1.简介Anaconda是一个用于数据科学、机器学习和科学计算的开源发行版和包管理器。有许多可用于数据处理、分析和建模的工具和库，并提供了一个方便的环境管理系统。Anaconda包含了Python解释器和许多常用的Python包，以及包括JupyterNotebook、Spyder等在内的一些流行的集成开发环境（IDE）。其中包括：Conda包管理器：Anaconda使用Conda包管理器来安装、更新、卸载软件包。Conda不仅限于Python包，还能够管理其他语言的软件包。预安装的科学计算工具：Anaconda预先安装了许多常用的科学计算工具和库，例如NumPy
CloudflaredWARPclient在无界面ubuntu18.04上的安装（其他warp支持的linuxos类似的）前言免费的开始重点结束前言耗时一个白天+一个晚上，成功的时候心情大好！前提是你已经有一个cloudflare账号，并且注册了teams。有空再写如何注册ZeroTrust终于发现一篇文章，参考官方文章其他linuxos版本类似免费的全球可达任意网站开始拥有ubuntu18.04配置好ssh，然后进入root账户使执行命令apt-getupdate;apt-getupgrade;aptinstallcurl;aptinstallgpg按照官网执行命令#Addcloudflar
Java11introducedthe HTTPClient,anAPIthatmadeiteasiertosendHTTPrequestswithvanillaJava.Bydefault,itthrowsanexceptioniftherearecertificatepathorhostnameverificationerrorsintherequest.Let’sseehowtobypasscertificatevalidationsforcaseswherethisisreallynecessary.Disablingallcertificateverificationsforaspe
报错 Couldnotreadfromcommandline.Exceptioninthread"main"org.apache.flink.table.client.SqlClientException:Couldnotreadfromcommandline. atorg.apache.flink.table.client.cli.CliClient.getAndExecuteStatements(CliClient.java:221) atorg.apache.flink.table.client.cli.CliClient.executeInteractive(CliClient.ja
#记录工作，工作复盘仅作记录，未尽之处请补充，谢谢！电脑配置情况大致记录如下，请参考：MSI移动工作站，64G内存，4GB显存一、安装前准备：阅读文档，明确软件依赖和安装要求：在用Anaconda环境下安装stable-diffusion-webui之前，电脑上先要安装有以下软件：1、Anaconda首先安装 Anaconda，本处用于可窗口化的管理虚拟环境和方便解决环境中包的依赖问题可以参考本站大神的详细文章教程：Anaconda超详细安装教程（Windows环境下）_conda安装-CSDN博客https://blog.csdn.net/fan18317517352/article/det
Mac中PyCharm配置pythonAnaconda环境在python开发中我们最常用的IDE就是PyCharm，有关PyCharm的优点这里就不在赘述。在项目开发中我们经常用到许多第三方库，用的最多的命令就是pipinstall第三方库名进行安装。现在你可以使用一个工具来帮你解决经常安装第三方库的麻烦，这个工具就是Anaconda。Anaconda集成了100多个常用的第三方库，在项目的开发中就可以减少使用pip命令进行安装。有关Anaconda的安装包，大家可以前往官网进行下载并安装。Mac中PyCharm配置Anaconda的环境。第一步打开PyCharm，进入偏好设置中，Mac中的快
经过上个章节的学习，我们已经实现了一致性哈希算法，这个算法保证我们可以在节点发生变动时，最少的key请求受到影响，并返回这个节点的名称；这很大程度上避免了哈希雪崩和哈希穿透的问题。这个章节我们要基于此实现完整的服务器端在处理客户端请求时，内部如何进行选择节点，并从此节点中找到key-value。前文链接手撕分布式缓存之一|定义缓存结构体与实现底层功能函数手撕分布式缓存之二|互斥锁的优化手撕分布式缓存之三|HTTPServer搭建手撕分布式缓存之四|多节点的调取策略由于战线拉的太长了，导致后面几个章节有点失去了热情，因此就不复现代码了，采用人工理解+AI注释的方式记录系列目录（1）多节点情况
本文用来记录windows系统上深度学习的环境搭建，目录如下一、安装显卡驱动首先为装有NVIDIAgpu的电脑安装显卡驱动，如果安装过了，或者想使用cpu的，可以跳过这一步。（其实这一步可以跳过，因为显卡驱动好想和深度学习环境没什么关系，保险起见还是安装上吧）1.去官网下载对应的显卡驱动：官方驱动|NVIDIA 2.完成下载，选择文件开始安装，直接解压在默认地址3.选择自定义安装选项，执行清洁安装（按情况选择）4.一直点下一步即可。二、安装VisualStudio可以跳过，但是很多深度学习环境需要用到，建议安装1.官网下载VisualStudioTools-免费安装Windows、Mac、
安装CUDA时需要和Torch版本对应起来，最好先去torch官网上确定要安装的torch版本对应的CUDA版本。在安装CUDA之前需要先确定是否已经安装驱动，打开终端输入nvidia-smi，若有输出，则表明驱动安装过，否则需要先安装驱动（驱动安装教程）一、CUDA11.1安装1、CUDA11.1下载先去CUDA官网上下载要安装的版本（CUDA11.1下载链接），依次选择Linux——》x86_64——》Ubuntu——》20.04——》runfile（local），根据自己的电脑配置选择即可打开终端，先复制第一条语句到终端下载CUDAwgethttps://developer.downlo
首先下载然后正常安装即可，之所以我现在测试了anaconda,因为我发现miniconda后，jupyternotebook的安装就出现问题，所以就直接卸载miniconda，而直接安装anaconda了(base)yxk@bogon~%piplistPackageVersion---------------------------------------------aiobotocore2.5.0aiofiles22.1.0aiohttp3.8.5aioitertools0.7.1aiosignal1.2.0aiosqlite0.18.0alabaster0.7.12anaconda-ano
