清华镜像最新视觉报道_阿里云开源镜像站(2024年11月全程跟踪)
高考的重要性:985学历带来的三大优势 作为一个985本科和硕士的毕业生,我想分享一下高考对我人生轨迹的影响,尤其是985学历带来的三大优势。 更多的学习机会 首先,985和211高校的学生有更多的保研机会。这意味着你不需要通过考研就能继续深造,甚至在保研到外校时,你的简历也会因为这些名校背景而更有优势。 夽时的优势 其次,985学历在找工作时也是一个加分项。虽然我的专业并不完全对口,但猎头主动联系我投简历。进入公司后,我发现很多同事的学历背景都是985或211。正如我的硕导所说:“虽然你可能没有一开始就想着要进入这个行业,但从你考入这所学校那一刻起,你就已经迈过了进入这家公司的一道坎。” 学校资源优势 最后,985学校提供的资源也是其他学校无法比拟的。我在读研时就意识到这一点,比如我们学校教了很多其他学校没学过的知识和工具,如文献检索方法、清华镜像源、anaconda、专业方向的文献检索平台等。进入公司后,这些资源依然非常重要。比如,我有一个同事,硕士毕业四年了,竟然不知道清华镜像源。 当然,我也非常佩服那些本科不好,但通过努力最终进入985读博的人。他们的毅力和能力大概率不亚于一路985上来的学生。然而,机会总是难得的,很多时候阻拦你成功的不是你的能力不行,而是学历背景无法通过简历的筛选。 总的来说,高考确实非常重要,它不仅决定了你的学习机会和就业优势,还提供了丰富的资源和平台。虽然我不是一路985上来的,但我深知这些学校背后的努力和付出。
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!
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!
R语言学习准备全攻略 语言学习,首先从安装开始! 1️⃣ 砒软件的安装 * 前往CARN找到清华镜像的R软件网址。 * 根据你的系统需求,例如Windows,选择并安装最新的base包。 * 安装Rtools中的最新包,以增强R的功能。 2️⃣ ᠒studio的安装 * 安装完R后,别忘了安装Rstudio软件哦! 3️⃣ 设置工作路径 * 使用`getwd()`查看当前工作路径。 * 用`setwd()`设置你希望Rstudio默认打开的工作路径,例如"F:/RData"。 * 注意:路径必须是英文,且建议放在硬盘的第一级目录下。 4️⃣ 栥ㅧ物信息分析包 * 运行`install.packages("BiocManager")`来安装生物信息分析必备的包。 * 用`library()`加载已安装的包,如`library(BiocManager)`。 * 每次启动Rstudio时,都需要重新加载所需的包。 5️⃣ 设置镜像站点 * 使用`chooseBioCmirror()`选择离你最近的镜像站点,如清华镜像。 * 这样,你安装包的速度会更快哦! 现在,你可以尽情享受R语言的学习之旅了!无论是数据分析还是生物信息分析,R语言都是你的得力助手。加油!
清华的课,真是让人摸不着头脑🙦𘅥,真是太清华了。一个清纯的大学生,在这里上课,简直是要碎了。 Optimization Optimization这门课,真是让人头大。听着听着就懵了,什么梯度下降、投影梯度下降、镜像下降,完全听不懂。感觉自己在听天书。 作业写错 作业写错了,总评直接0分。写错了,改都来不及改。튐roof of Theorem 4 Proof of Theorem 4这部分,真是让人抓狂。看着一堆符号和公式,完全不知道在讲什么。感觉自己像是被扔进了一个无尽的迷宫,找不到出口。 Light bulb analogy 老师讲了个灯泡的例子,说是灯泡亮了就是working,不亮就是stopped。然后问我们,学术界和灯泡的区别是什么。我当时真是懵了,完全不知道怎么回答。ኊ总之,清华的课,真是让人摸不着头脑。希望自己能顺利毕业,不然真是要疯了。
#python# Python 如何才能离线安装本地库?先在cmd 环境下输入 conda list 或者python,判断环境变量是否存在,然后在 cmd 环境下输入 pip download [库名] -d(参数) [目录] -i [镜像源地址] 如果没有镜像源请自行查找,例如阿里镜和清华像等,该语句可以将指定的库下载到指定的文件夹目录。
如何从零开始配置深度学习环境 嘿,大家好!今天我们来聊聊如何从零开始配置深度学习的环境。这个过程可能会有点繁琐,但别担心,我会一步步带你搞定它。 第一步:连接服务器 首先,你需要通过SSH连接到你的服务器。在VSCode里下载Remote SSH插件,然后修改SSH配置文件。这个过程可能会有点技术含量,但别担心,跟着提示一步步来就行。 第二步:安装Anaconda 接下来,我们要安装Anaconda。注意,安装时需要添加--header选项,否则可能会遇到403错误。我推荐下载Linux版本的Anaconda,可以从清华大学的镜像网站下载。安装完成后,打开.bashrc文件,确认环境变量是否已经添加。 第三步:创建虚拟环境 安装Anaconda的主要目的是为了创建虚拟环境。每个项目最好使用不同的虚拟环境,这样可以避免依赖冲突。你可以通过conda create命令来创建新的虚拟环境。 第四步:配置虚拟环境 ️ 在虚拟环境中,我们需要安装CUDA和PyTorch。首先,查看你的服务器是否已经安装了CUDA。你可以通过查看显卡的CUDA驱动版本来确定。然后,根据CUDA的版本,下载对应的PyTorch版本。 第五步:安装其他包 报襐一虚拟环境下,你可以使用pip或conda来安装其他必要的包。pip会自动处理依赖关系和版本冲突,而conda在这方面稍显逊色。 第六步:修改Python解释器 犦后,别忘了在VSCode中修改Python解释器的环境。安装Python插件后,通过Ctrl + shift + P选择你环境的Python解释器。 希望这篇教程能帮到你!配置深度学习环境确实有点复杂,但只要一步步来,你一定能搞定。如果有任何问题,欢迎在评论区留言,我会尽力帮你解答。祝你好运!
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