一、为什么要远程连接服务器？用笔记本的CPU去跑深度学习的模型，特别是计算机视觉方向，是一件不切实际的事情，所以我们大多数人的做法是----在本地写好代码，然后上传到服务器上去运行。然而，每一次修改代码后，都要重新将代码上传服务器，这十分繁琐，如果能直接将代码同步到服务器上，岂不是省了很多功夫！这就是PyCharm远程连接服务器要做的事情。二、配置过程1.下载专业版PyCharm注意：PyCharm有professional(专业版)和community(社区版)两个版本，只有professional版才支持远程连接服务器的功能。下载地址注意：PyCharm专业版并不是免费的，除了直接购买使用
Hadoop是对大数据集进行分布式计算的标准工具，这也是为什么当你穿过机场时能看到”大数据(BigData)”广告的原因。它已经成为大数据的操作系统，提供了包括工具和技巧在内的丰富生态系统，允许使用相对便宜的商业硬件集群进行超级计算机级别的计算。2003和2004年，两个来自Google的观点使Hadoop成为可能：一个分布式存储框架(Google文件系统)，在Hadoop中被实现为HDFS；一个分布式计算框架(MapReduce)。这两个观点成为过去十年规模分析（scalinganalytics）、大规模机器学习（machinelearning），以及其他大数据应用出现的主要推动力！但是，从
Hadoop是对大数据集进行分布式计算的标准工具，这也是为什么当你穿过机场时能看到”大数据(BigData)”广告的原因。它已经成为大数据的操作系统，提供了包括工具和技巧在内的丰富生态系统，允许使用相对便宜的商业硬件集群进行超级计算机级别的计算。2003和2004年，两个来自Google的观点使Hadoop成为可能：一个分布式存储框架(Google文件系统)，在Hadoop中被实现为HDFS；一个分布式计算框架(MapReduce)。这两个观点成为过去十年规模分析（scalinganalytics）、大规模机器学习（machinelearning），以及其他大数据应用出现的主要推动力！但是，从
目录1.cuda的安装2.cudapath的配置3.检查cuda的版本号（为安装pytorch做准备）...建议看看下面的几条ps，可以避免踩坑！ps：本文所用ubuntu系统版本为v-22.04（如果打算安装可以参考博主的另一篇文章），ubuntu-v-22.04最高支持cuda-v-11.7.0ps：此文为2023.2.4所写，此时pytorch支持的cuda版本最高为v-11.7。ps：因为自己没提前查看pytorch支持的cuda的最高版本，因此装了个v-12.0，在这写下这篇博客，希望让你们少踩坑。ps：试过各种卸载方法都删除不干净，无奈只能重新装系统。ps：安装cudaToolik
目录1.cuda的安装2.cudapath的配置3.检查cuda的版本号（为安装pytorch做准备）...建议看看下面的几条ps，可以避免踩坑！ps：本文所用ubuntu系统版本为v-22.04（如果打算安装可以参考博主的另一篇文章），ubuntu-v-22.04最高支持cuda-v-11.7.0ps：此文为2023.2.4所写，此时pytorch支持的cuda版本最高为v-11.7。ps：因为自己没提前查看pytorch支持的cuda的最高版本，因此装了个v-12.0，在这写下这篇博客，希望让你们少踩坑。ps：试过各种卸载方法都删除不干净，无奈只能重新装系统。ps：安装cudaToolik
Python安装第三方库常用方法前言安装方法1.通过pychram安装2.pip安装大法3.下载whl文件到本地离线安装3.1补充4.其他方法4.1Python官方的Pypi菜单4.2国内镜像源解决pip安装过慢的问题小结前言在pyhton的学习中，相信大家通常都会碰到第三方库的安装问题，这个问题对于很多初学者而言头疼不已。这里我做一些简单的总结，如何正确高效地安装第三方库，少走弯路（毕竟都是我亲自踩过的坑，所以特地来总结一下，方便以后回顾和总结）！安装方法1.通过pychram安装这是我觉得最简单直接的一种方法，但是也最容易报错。打开File-Settings-Project-PythonI
Python安装第三方库常用方法前言安装方法1.通过pychram安装2.pip安装大法3.下载whl文件到本地离线安装3.1补充4.其他方法4.1Python官方的Pypi菜单4.2国内镜像源解决pip安装过慢的问题小结前言在pyhton的学习中，相信大家通常都会碰到第三方库的安装问题，这个问题对于很多初学者而言头疼不已。这里我做一些简单的总结，如何正确高效地安装第三方库，少走弯路（毕竟都是我亲自踩过的坑，所以特地来总结一下，方便以后回顾和总结）！安装方法1.通过pychram安装这是我觉得最简单直接的一种方法，但是也最容易报错。打开File-Settings-Project-PythonI
首先需要知道为什么要用Anaconda配置环境，因为当你在base环境下安装较多库时，容易导致有一些安装包冲突，所以我们需要用Anaconda配置环境，需要哪些库，就在该环境下安装哪些库。1.打开AnacondaPrompt2.创建虚拟环境condacreate-nenv-namepython=3.7（其中env-name是创建的虚拟环境的名字）3.激活环境activateenv-name比如我的环境名字是myenv，则输入：activatemyenv4.打开安装好的pycharm（pycharm需要自己下载安装）新建一个项目，环境选择刚刚配置好的虚拟环境，至此anaconda配置的虚拟环境就
首先需要知道为什么要用Anaconda配置环境，因为当你在base环境下安装较多库时，容易导致有一些安装包冲突，所以我们需要用Anaconda配置环境，需要哪些库，就在该环境下安装哪些库。1.打开AnacondaPrompt2.创建虚拟环境condacreate-nenv-namepython=3.7（其中env-name是创建的虚拟环境的名字）3.激活环境activateenv-name比如我的环境名字是myenv，则输入：activatemyenv4.打开安装好的pycharm（pycharm需要自己下载安装）新建一个项目，环境选择刚刚配置好的虚拟环境，至此anaconda配置的虚拟环境就
一、下载Pycharm2021.3版本 进入pycharm官网，点击Download下载按钮 这里我们选择Otherversion，其他版本 下拉选择2021.3版本（注意别选错了，其他版本不知道有没有用） 点击下载（注意：下载的是2021.3-Linux(tar.gz)） 下载完成后，我们可以在下载文件夹下看到安装包 二、安装pycharm2021.3 由于我们下载的安装包是压缩的形式，我们先把它提取出来 ,这里我预先已经提取出来了 现在我们来看一下提
