查看镜像condaconfig--showchannels删除镜像condaconfig--removechannels源名称或链接恢复默认镜像condaconfig--remove-keychannels添加镜像清华镜像更新了condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/condaconfig-
一，前言1.1，更新pip和conda下载源1.2，查看conda和pip版本二，MMDetection简介三，MMDetection安装3.1，依赖环境3.2，安装过程记录1，安装操作系统+cuda2，安装Anconda33，安装pytorch-gpu4，安装mmdetection参考资料一，前言1.1，更新pip和conda下载源在下载安装好python3+pip或anconda3的基础上，建议更新为清华/阿里镜像源（默认的pip和conda下载源速度很慢）。1，pip更新下载源为清华源的命令如下:pipconfigsetglobal.index-urlhttps://pypi.tuna.
一，前言1.1，更新pip和conda下载源1.2，查看conda和pip版本二，MMDetection简介三，MMDetection安装3.1，依赖环境3.2，安装过程记录1，安装操作系统+cuda2，安装Anconda33，安装pytorch-gpu4，安装mmdetection参考资料一，前言1.1，更新pip和conda下载源在下载安装好python3+pip或anconda3的基础上，建议更新为清华/阿里镜像源（默认的pip和conda下载源速度很慢）。1，pip更新下载源为清华源的命令如下:pipconfigsetglobal.index-urlhttps://pypi.tuna.
Conda创建Python虚拟环境不纯净的问题(2021.1.18)目录Conda创建Python虚拟环境不纯净的问题(2021.1.18)1.产生环境2.问题描述3.原因分析4.解决方法1.产生环境Ubuntu16.04；Conda4.9.2；Python3.6；2.问题描述通过Conda命令创建Python虚拟环境后，利用piplist命令查看包列表，发现有很多多余的包，并不是一个干净的虚拟环境。问题出现的具体操作如下：#创建Python虚拟环境$condacreate-nenvpython=3.6#激活Python虚拟环境$condaactivateenv#查看包列表$piplistPa
Conda创建Python虚拟环境不纯净的问题(2021.1.18)目录Conda创建Python虚拟环境不纯净的问题(2021.1.18)1.产生环境2.问题描述3.原因分析4.解决方法1.产生环境Ubuntu16.04；Conda4.9.2；Python3.6；2.问题描述通过Conda命令创建Python虚拟环境后，利用piplist命令查看包列表，发现有很多多余的包，并不是一个干净的虚拟环境。问题出现的具体操作如下：#创建Python虚拟环境$condacreate-nenvpython=3.6#激活Python虚拟环境$condaactivateenv#查看包列表$piplistPa
pip是个安装包的软件，conda是个环境管理的工具。conda能够安装多个python解释器，pip不行。因此conda在实际开发中是主要用来隔离不同的python版本和Tensorflow&Pytorch的环境（env）的。一般Python可分为系统自带的和在conda中安装的。我们可以用下列命令查看本机上所有可用的Python环境:(base)orion-orion@MacBook-Pro/usr%python-msitesys.path=['/usr','/Users/orion-orion/miniforge3/lib/python39.zip','/Users/orion-orio
pip是个安装包的软件，conda是个环境管理的工具。conda能够安装多个python解释器，pip不行。因此conda在实际开发中是主要用来隔离不同的python版本和Tensorflow&Pytorch的环境（env）的。一般Python可分为系统自带的和在conda中安装的。我们可以用下列命令查看本机上所有可用的Python环境:(base)orion-orion@MacBook-Pro/usr%python-msitesys.path=['/usr','/Users/orion-orion/miniforge3/lib/python39.zip','/Users/orion-orio
创建/删除环境：#查看conda虚拟环境列表condaenvlist#创建一个名为testpy的python3.10环境condacreate-ntestpypython==3.10#进入环境testpyactivatetestpy#退出环境deactivate#删除环境testpycondaremove-ntestpy--all换源：#查看当前下载源condaconfig--show-sources#添加源condaconfig--addchannelshttp://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/condaconfig--ad
创建/删除环境：#查看conda虚拟环境列表condaenvlist#创建一个名为testpy的python3.10环境condacreate-ntestpypython==3.10#进入环境testpyactivatetestpy#退出环境deactivate#删除环境testpycondaremove-ntestpy--all换源：#查看当前下载源condaconfig--show-sources#添加源condaconfig--addchannelshttp://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/condaconfig--ad
几个贯穿始终的概念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当我们把人类学习简单事物的过程抽象为几个阶段，再将这些阶段通过不同的方法具体化为代码，依靠通过计算机的基础能力--计算。我们就可以让机器能够“学会”一些简单的事物。我们首先将视线聚焦在最简单的判断题上。而包括OCR,CV,自然语言处理在本质上来说就是对给定的图像（语句）做判断判断：给定输入，得到一个输出graphLRA[输入端数据]-->|算法,模型|B(输出端数据)数据由我们学习的内容所决定.但是从现实生活中收集而来的数据,并不是机器能够"食用"的,需要我们通过一定的数据预处理,清洗数据以备使用
