清华镜像最新视觉报道_github镜像(2024年12月全程跟踪)
切换到清华镜像源,让你的包安装飞快! 嘿,朋友们!如果你也经常在安装包的时候遇到网络问题,那你一定知道默认的镜像源在国外,访问速度慢得让人抓狂。今天我就来教大家如何切换到清华大学的镜像源,让你的包安装速度飞起来! pip 切换到清华镜像源 把首先,我们来看看如何临时切换 pip 的镜像源。只需要在安装命令后面加上参数 -i,然后指定清华镜像的地址。比如: ```shell pip install -i some-package ``` 这样,这次安装就会从清华镜像源获取包了。不过,这只是临时的,下次安装还是会用到默认的国外镜像源。 如果你想让这个设置永久生效,可以运行以下命令: ```shell python -m pip install --upgrade pip pip config set global.index-url ``` 这样,pip 的配置就会被保存到你的家目录下的 .config/pip/pip.conf 文件中。是不是很简单? CRAN 切换到清华镜像源 对于 R 语言的朋友们,CRAN 的镜像源也可以通过简单的配置来切换。在你的 .Rprofile 文件中添加以下内容: ```R options("repos" = c(CRAN = "", BioC_mirror = "")) ``` 这样,CRAN 的包安装就会从清华镜像源获取了。是不是很方便? conda 切换到清华镜像源 最后,对于 conda 的用户,你可以在 ~/.condarc 文件中进行配置。如果没有这个文件,可以手动创建一个。以下是一个示例配置: ```json auto_activate_base: false channels: - bioconda - conda-forge - pytorch - defaults show_channel_uris: true default_channels: - - - custom_channels: conda-forge: pytorch: bioconda: ``` 在这个配置中,default_channels 设置的是 defaults channel 的镜像地址,而 custom_channels 设置的是其他社区 channel 的镜像地址。我都设置为了清华大学的镜像源。是不是很简单? 总结 通过以上简单的配置,你就可以享受到清华大学镜像源带来的快速访问体验了。再也不用担心网络问题,让你的包安装速度飞起来吧!如果你有其他问题或者更好的方法,欢迎在评论区分享哦!
加速pycharm软件包安装芰䤽 是否在pycharm中安装软件包时遇到过速度慢导致的失败问题?别担心,这里有个超实用的解决办法!ኊ首先,在pycharm界面最下方找到并点击python软件包选项。 接着,点击Python软件包界面右上角的设置图标,也就是“管理仓库”。 ️ 然后,点击“➕”按钮,在仓库URL一行输入国内镜像源的路径网址,比如清华镜像网址(记得自己搜索哦)。 最后,点击“应用”和“确定”按钮。现在,你可以在搜索栏输入想要安装的库名称了。把找到对应的库后,点击安装,就可以开始下载了。你会发现,安装速度明显提升,而且基本上不会出现安装失败的情况。 这个方法真的很实用,如果你也遇到了类似的问题,不妨试试吧!
服务器anaconda镜像 终于在Docker容器中成功安装了Anaconda!这真是一次漫长的旅程,尤其是配置环境变量时,真是让人心惊胆战。𑊊 首先,找到你需要的Anaconda版本并下载,你可以从官方网站下载:,或者从清华镜像站下载:。 接下来,进入你下载的Anaconda安装包目录,运行安装脚本:bash Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh。 安装过程中,你会被要求同意协议并选择安装路径。请仔细阅读协议并输入“yes”以同意。 安装完成后,运行conda指令可能会提示找不到conda命令。这时,你需要更新你的环境变量。你可以使用以下命令: source ~/.bashrc 现在,你可以使用conda指令来创建和管理你的Anaconda环境了。例如,你可以输入以下命令来激活你的base环境: activate base 最后,你可以输入python来测试你的Anaconda是否安装成功。如果一切顺利,你将进入Anaconda的base环境,并且可以使用各种Anaconda工具了。 ᠩ过这次安装过程,我学到了很多关于如何在Docker容器中配置和安装Anaconda的知识。未来无论遇到什么挑战,我都有信心能够顺利解决!
探索元宇宙艺术:从哲学到未来 从传统艺术到数字媒介的演变 探索艺术与科技的未来发展 构筑艺术的完整世界观 1️⃣ 哲学的思维方式与科学的逻辑架构 元宇宙作为真实世界的延伸与拓展,带来了巨大的机遇和革命性作用。艺术与元宇宙的碰撞所产生的火花,是我们无法预料但又值得期待的。本书展示了元宇宙艺术所构建的具有未来性的艺术生态共同体,探讨了元宇宙的数字世界如何融合科学与艺术,以及每个人与元宇宙的关系。 2️⃣ “分身即自我,分身即媒介” 分身的代入感:分身即自我,分身即媒介。本书从影子、镜像、自画像、摄影术到元宇宙时代的数字分身,讲述了艺术创作媒介的演变,视角独特。 作者简介: 高登科:博士,清华大学美术学院社会美育研究所学术主持,元宇宙艺术课题组负责人。主要研究中国艺术史、艺术与科学、美育理论与实践。 柳志伟:博士,华科资本有限公司董事会主席,资深金融投资专家。柳志伟博士亦积极投身于社会公益工作,为推动高端人才培养、经济市场化和法制化进程作出重要贡献。 李春光:青年思想新锐,毕业于清华大学建筑学院,现担任清华大学社会美育研究所学术委员,长期致力于具有东方特色的世界整合哲学与未来性理论的原创与传播。
TensorFlow初体验:崩溃之旅 最近尝试使用TensorFlow,简直是一次崩溃的体验!䰟䰟䊊最初,我选择了清华的镜像源来下载TensorFlow,但下载速度慢得让人抓狂。于是,我开始寻找其他解决方案,发现官网推荐Python版本在3.5到3.9之间。我的Python版本是3.10,心想可能需要降级到3.9。 然而,当我看到有网友用3.11版本也能下载时,我决定直接尝试3.11。结果,使用阿里的镜像源下载3.11版本确实成功了。 然而,问题并没有结束。下载完成后,我遇到了大量的红色感叹号,库的导入和某些功能的导入变得异常复杂(对新手来说简直是噩梦)。更糟糕的是,Keras库缺少了一些文件夹,比如datasets,这让我无法下载数据集。ᰟᰟኊ我决定手动下载Keras库,但问题依旧存在。当我尝试调用这个库并打印版本时,栈溢出的问题出现了。根据GPT的建议,我怀疑是版本不兼容的问题,可能是Python或TensorFlow依赖的其他库造成的。尽管尝试了多种方法,但问题依旧没有解决。尟尟劊四个小时过去了,我感到非常沮丧和愤怒。本来打算小憩一下,现在却因为这个问题而激动不已。希望这次经历能让我对TensorFlow有更深入的了解,但也希望未来的使用体验能更加顺畅。
R语言自学指南:从零开始到实战(一) 嘿,大家好!今天正式开始我的R语言自学之旅,感觉比之前用的SPSS灵活多了。下面就来分享一下如何安装和配置R语言和RStudio的环境。 安装R语言 抩斥 ,打开R语言的官网,然后点击Getting Started中的Download R。 你会看到一个选择国家的页面,选择China的第一个清华源镜像,速度会比较快。然后根据你电脑的操作系统选择对应的版本,比如Windows或Mac。 接着点击Download R 4.3.1 for Windows进行下载。 下载完成后,双击安装文件,一路点击“下一步”即可。当然,你也可以选择更改安装路径。 安装RStudio 𛊥ㅥ归语言后,接下来需要下载一个强大的IDE——RStudio,方便进行程序编写和调试。 打开RStudio的官网posit.co(现在已经整合到posit了)。 点击右上角的Download RStudio,然后在RStudio Desktop下继续点击Download RStudio。 下载完成后,双击安装文件,一路点击“下一步”,可以更改安装路径。 简单配置 ⚙️ 现在你已经安装好了R和RStudio,接下来进行一些简单的配置。 打开RStudio,会出现一个界面,直接点击“OK”。 然后打开Tools中的Global Options,选择Packages切换一下包的现有数据源,换成之前的清华源即可。你还可以选择Appearance来改变界面的主题和字体等。 安装常用包 抦后,安装一些常用的R包。打开RStudio,输入以下命令: install.packages(c("tidyverse", "readxl", "plm", "stargazer", "IpSolve", "linprog")) 然后按回车键即可。 希望这篇指南能帮到你,祝你学得开心!
𘅥镜像源:Linux安装新选择 安装完Debian、Ubuntu等Linux系统后,你是否还在为默认的apt仓库速度慢而烦恼?不妨试试清华的镜像源吧!芊 在寻找更好的Linux镜像源时,中科大和清华都是不错的选择。中科大的mirror以其全面和及时更新而闻名,而清华的mirror也因其丰富性和稳定性受到用户的青睐。늊 除了这两所大学维护的镜像,还有阿里、腾讯、网易等大厂提供的镜像服务。它们虽然可能只维护部分仓库,但下载速度往往非常快,让你在安装或更新软件时不再等待。𛊊ᠨ🙤像源,让你的Linux系统体验更上一层楼!
关于清华源的可靠性 是我的错觉吗?感觉清华镜像好像越来越不可靠了,时不时就报错
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