一、先确认：这台机器到底有没有 NVIDIA 显卡（最关键）1️⃣ 看 PCI 设备（不依赖驱动）lspci | grep -i nvidia有输出 ✅ → 机器上有 NVIDIA 显卡没输出 ❌ → 这台机器 物理上就没有 NVIDIA GPU👉 如果这里没…

HTML前端Python后端联动开发：基于Miniconda的轻量服务搭建 在快速迭代的Web开发场景中，一个常见的痛点是——明明本地跑得好好的项目，换台机器就“环境报错、依赖缺失、版本冲突”。尤其是当团队成员各自使用不同系统、不同Python版本时&…

Markdown与Jupyter的协同革命：基于Miniconda-Python3.10的现代技术写作实践 在数据驱动的时代，一篇技术报告的价值不再仅仅取决于它的结论是否正确，而更在于其推理过程是否透明、可验证。我们常常看到这样的场景：研究人员提交了一…

前言 你是不是也有过这样的困惑：明明调用GPT、Llama这些大模型的API能解决通用问题，但一到自己的业务场景——比如让模型识别行业专属术语、生成符合公司风格的文案、处理特定格式的数据分析——效果就大打折扣？要么回答偏离需求，…

PyTorch环境迁移实战：将本地Miniconda环境导出为Docker镜像 在深度学习项目开发中，你是否曾遇到这样的场景：本地调试完美的模型，换一台机器却因依赖版本不一致而报错？或者新同事入职第一天，花了整整半天还…

原文 Instead of lying awake worrying, we’re often told to “sleep on it” when making big or small decisions. There’s actually a scientific basis for this advice. Sleep ____1____ influence our respon…

HTML可视化训练结果：在Miniconda-Python3.10中集成Plotly与TensorBoard 在深度学习项目开发中，一个常见的困境是：模型跑完了，日志也输出了，但你却说不清它“到底发生了什么”。损失曲线震荡？准确率卡住不动…

Docker容器中运行Miniconda-Python3.10进行模型训练的完整流程 在深度学习项目开发中，最让人头疼的问题往往不是模型调参，而是环境配置——“在我机器上明明能跑”的尴尬场景屡见不鲜。不同项目依赖不同版本的PyTorch、TensorFlow或CUDA，一旦…