conda是什么新上映_请简述什么是conda(2024年11月抢先看)
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!
因为今天没做什么事情所以明天我想起床化妆取悦自己 然后我想重装一下conda 把电脑上环境都弄干净,看完11章最后一点 服务器上环境都是好的,跑一跑textcnn
深度学习在固体力学中的应用 Ⅰ 第一天:神经网络基础与数据驱动应用 早上好!今天的课程目标是让你对神经网络有个初步的了解,并且能够使用Pytorch框架从头开始训练一个数据驱动的神经网络。听起来有点挑战吧?别担心,我会一步步带你走过的。 神经网络概述 首先,我们得搞清楚神经网络到底是什么。简单来说,它是一种模仿人脑工作方式的计算模型。常见的神经网络类型有前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。它们在各个领域都有广泛的应用,比如图像识别、自然语言处理、金融科技、推荐系统和环境科学等。 神经网络的构建模块 ️ 接下来,我们会详细讲解神经网络的基本构建模块,包括神经元、层和激活函数等。这些核心组成部分是构成神经网络的基础。 基础环境搭建 寸 然后,我们会指导你如何搭建深度学习开发环境。这包括使用Conda创建Python虚拟环境,以及安装PyTorch等必要的工具和库。相信我,这个步骤很重要,否则后面的内容都白搭。 计算及Pytorch框架 最后,我们会讲解如何使用Numpy从文件读取数据,进行数据类型、矩阵变换和tensor的常用计算。Pytorch框架在这里会派上大用场。 数据驱动材料Voigt体模量预测 下午的内容会有点实战性。我们会从头实现一个神经网络来预测材料的Voigt体模量。你需要处理数据,搭建神经网络,定义损失函数,并进行模型训练和评估。 数据驱动材料表面缺陷识别 另一个任务是使用卷积神经网络来识别材料表面的缺陷类别。同样,你需要处理数据,搭建神经网络,定义损失函数,并进行模型训练和评估。 第二天:物理信息神经网络与PINN应用 早上好!今天的课程目标是让你初步认识物理信息神经网络(PINN),并掌握其基本概念和应用领域。 PINN内容概述 首先,我们会介绍PINN的基本概念和作为神经网络新兴方法分支的独特之处。PINN在材料载荷、裂纹扩展、热流动力学和流体力学等领域都有广泛的应用。 PINN方法原理 夸来,我们会重点讲解PINN解偏微分方程的方法原理,包括正问题和逆问题的具体概念和解决方法。这个部分有点数学味,但别担心,我会尽量讲得通俗易懂。 阻尼振荡器振子位移动态估计 我们会讲解阻尼振荡器的背景知识,如阻尼振动的基本方程等,然后建立物理模型并使用物理信息神经网络优化求解动态位移。这个任务有点挑战性,但很有趣。 参数反演摩擦系数识别 ️ 最后,我们会讲解如何通过物理信息神经网络在观测数据存在噪声的情况下识别出阻尼振动方程中的摩擦系数 这个任务有点逆向工程的味道,但非常实用。 线性弹性方形域周期性载荷 下午的内容会继续深入。我们会利用物理信息神经网络解决方形域内周期性载荷作用下材料的线性弹性力学行为问题。这个任务需要你综合运用前面学到的所有知识。 总结 希望这两天的课程能让你对深度学习和物理信息神经网络有个全面的了解。记住,这只是个开始,未来的路还很长。加油!
之前,在电脑上配置使用了Anaconda,是按照按网上的教程配置的,当时使用的是没什么问题能正常使用的, 但是现在我准备使用cmd的命令行进行python交互时,发现conda环境找不到了,相关指令都用不了。而且之前在用户变量中添加的Anaconda的相关路径消失了,只有vscode中设置的conda环境的解释还能正常使用。这是什么情况 求解惑 我的电脑是Windows,使用vscode编程的
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