pycharm如何调用cuda

### 如何在 PyCharm 中配置和调用 CUDA #### 配置 Anaconda 和 PyCharm 的集成环境 为了使 PyCharm 能够识别并使用 CUDA,首先需要确保 Anaconda 环境已经正确安装了所需的库。这包括但不限于 PyTorch 及其依赖项如 CUDA 工具包和 cuDNN。 #### 创建或选择合适的 Conda 环境 创建一个新的 conda 环境来专门用于支持 CUDA 的项目是非常推荐的做法。通过命令行工具 `conda` 来创建这个特定版本的 Python 解释器及其关联软件包的新实例: ```bash conda create -n pytorch_cuda python=3.9 conda activate pytorch_cuda ``` 接着,在激活后的环境中安装 PyTorch 并指定对应的 CUDA 版本: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` 上述操作完成后,记得也在该环境下安装 Jupyter Notebook 或其他必要的开发工具[^2]。 #### 设置 PyCharm 使用正确的解释器 打开 PyCharm 后,前往设置页面找到 Project Interpreter 选项卡,点击齿轮图标旁边的下拉菜单选择 "Add..." 。在这里可以选择之前建立好的 conda 环境作为项目的默认解释器。如果列表里没有显示,则可以通过路径手动添加 anaconda 安装目录下的相应位置(通常是类似于 `/anaconda/envs/pytorch_cuda/bin/python` 这样的地址)。 #### 测试 CUDA 是否可用 完成以上步骤之后就可以编写简单的测试程序验证是否成功启用了 GPU 加速功能。下面是一个基本的例子用来确认当前使用的 PyTorch 实例能否检测到 NVIDIA 显卡设备: ```python import torch if __name__ == "__main__": device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' print(f"Using {device} device") tensor_example = torch.zeros(5, dtype=torch.float32).to(device) print(tensor_example) ``` 这段代码会尝试获取系统的第一个可用 CUDA 设备,并打印出所选中的计算资源名称;同时还会创建一个零向量并将它移动至选定的目标平台执行后续运算。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

Python内容推荐

-Anaconda安装- Anaconda、pycharm安装及配置虚拟镜像源和Python环境详细教程

-Anaconda安装- Anaconda、pycharm安装及配置虚拟镜像源和Python环境详细教程

此步骤中,用户可以访问PyTorch官网,根据自己的显卡型号和CUDA版本查询推荐的安装命令,再在PyCharm中运行这些命令,从而成功安装并配置好PyTorch。 Anaconda和PyCharm是进行科学计算和深度学习项目的强大工具。...

Python环境配置指南[项目源码]

Python环境配置指南[项目源码]

在安装过程中,用户需要注意勾选添加环境变量的选项,以便在任何目录下都能调用Python解释器。 PyCharm是由JetBrains公司开发的一款功能强大的Python IDE,它提供了代码分析、图形化调试、集成测试工具等功能。为了...

Python3.8保姆级别安装教程!

Python3.8保姆级别安装教程!

- **环境变量配置**:确保将Python和CUDA的安装路径添加到系统的PATH环境变量中,以便于在任何位置都可以调用它们。 通过上述步骤,您可以顺利地在本地环境中安装并配置Python 3.8与CUDA环境,为机器学习项目打下...

解决Ubuntu18中的pycharm不能调用tensorflow-gpu的问题

解决Ubuntu18中的pycharm不能调用tensorflow-gpu的问题

通过以上步骤,你应该能够解决PyCharm调用TensorFlow-GPU的问题。在开发过程中,确保保持所有相关库的更新,并定期检查官方文档以获取最新的兼容性和解决方案。同时,保持良好的编程习惯,比如编写测试用例,以便更...

Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置详解(GPU)

Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置详解(GPU)

在本文中,我们将详细探讨如何在Windows环境下配置Anaconda、Spyder、PyCharm,并集成PyTorch以利用GPU加速。首先,我们需要了解基础步骤: **第一步:安装Anaconda** 从清华大学开源软件镜像站下载Anaconda的最新...

PyTorch安装配置教程-针对PyCharm新版本与Anaconda集成的详细指南

PyTorch安装配置教程-针对PyCharm新版本与Anaconda集成的详细指南

特别针对新手容易遇到的问题提供了针对性解决方案,如正确选择并使用CUDA驱动版本兼容性的PyTorch版本,以及解决新版本PyCharm中关于环境变量配置的具体难点,如手动指定正确的Conda路径等。 适用人群:希望安装配置...

cuda环境搭建及测试GPU使用.pdf

cuda环境搭建及测试GPU使用.pdf

在CUDA环境搭建和配置完成后,需要验证TensorFlow是否能正确调用GPU资源。文章中提及计算位置编码角度的测试,这可能是一个具体的深度学习模型或者算法实现的步骤。通过运行这样的测试,可以检查TensorFlow是否已经...

tensorflow搭建流程

tensorflow搭建流程

这是因为TensorFlow-GPU依赖CUDA平台和cuDNN库来进行GPU运算,如果版本不匹配,TensorFlow将无法调用GPU。 在TensorFlow安装完成后,如果需要升级或更换版本,可以使用pip命令指定版本号进行升级。但要注意,升级到...

PyCharm测试GPU & 查看GPU信息 实现代码

PyCharm测试GPU & 查看GPU信息 实现代码

在PyCharm中,首先确保你已经安装了CUDA驱动和CUDA Toolkit,这是运行GPU计算的基础。接着,你需要在PyCharm中配置解释器,选择包含CUDA支持的Python环境,例如Anaconda或Conda环境,这些环境中通常预装了GPU版本的...

Anaconda与PyCharm配置指南[项目代码]

Anaconda与PyCharm配置指南[项目代码]

配置conda的环境变量是为了确保conda命令可以在命令行的任何位置被调用。对于conda镜像源的设置,主要是为了加快包的下载速度。可以通过修改用户目录下的condarc文件,添加国内镜像源地址,比如清华大学、中科大等,...

Win11+RTX3060配置CUDA[项目源码]

Win11+RTX3060配置CUDA[项目源码]

设置正确的环境变量可以确保系统能够正确识别CUDA和cuDNN,并能够被运行时正确调用。此外,考虑到网络因素,设置pip清华源可以有效避免因网络问题导致的软件包下载失败或速度过慢的问题。 最后,本文还提到了使用...

pycharm复现pysot遇到的问题汇总.docx

pycharm复现pysot遇到的问题汇总.docx

其次,在 Script path 中需要定位到运行的程序的位置,并将权重文件和 yaml 文件的调用写到 Parameters 处。最后,在 Environment variables 中需要定位到工作的总文件夹,并将PYTHONPATH设置正确。 二、Stup.py ...

利用PyCharm和Conda实现GPU加速的深度学习模型实验

利用PyCharm和Conda实现GPU加速的深度学习模型实验

接着,在PyCharm中完成了Conda环境的关联配置,使得可以直接在集成开发环境中调用已配置好的Python解释器和相关库;最后,给出具体的实例代码,展示如何构建并在GPU上高效地运行神经网络或其他类型的复杂算法模型。...

Anaconda+PyCharm+PyTorch环境配置[可运行源码]

Anaconda+PyCharm+PyTorch环境配置[可运行源码]

安装Anaconda后,用户首先应该在系统中配置环境变量,以确保在任何目录下都能够调用Anaconda及其管理的Python环境。创建虚拟环境是一个重要的步骤,它允许用户为不同的项目创建隔离的环境,每个环境都有自己的Python...

wondow10  tensorflow 2.0 GUB版本安装教程

wondow10 tensorflow 2.0 GUB版本安装教程

Windows 10 下 ...本教程介绍了如何在 Windows 10 操作系统上安装 TensorFlow 2.0 GUB 版本,并配置了 CUDA、cuDNN 和 PyCharm 等开发环境。按照本教程的步骤,可以轻松地安装和配置 TensorFlow 2.0 GUB 版本。

Anaconda配置PyTorch与CUDA[可运行源码]

Anaconda配置PyTorch与CUDA[可运行源码]

安装完成后,通过编写简单的程序来测试PyTorch是否能够正确地调用GPU进行计算,从而验证安装的成功。 最后,在开发深度学习项目时,选择合适的代码编辑器和集成开发环境(IDE)也是十分重要的。PyCharm是一个功能...

解决nvcc无法识别问题[项目源码]

解决nvcc无法识别问题[项目源码]

测试代码通常会调用torch.cuda.is_available()函数来检查CUDA是否已经可用。如果返回True,则意味着nvcc命令已能被正确识别,CUDA工具包已正确安装,并且PyTorch能成功利用CUDA进行GPU加速计算。 整个解决过程涉及...

pytorch环境安装

pytorch环境安装

- CUDA安装后需要确认安装路径,并将CUDA的bin目录添加到系统的PATH环境变量中,以便在命令行中直接调用CUDA命令。 3. CUDA测试: - 安装CUDA之后,需要进行简单的测试来验证安装是否成功。例如,可以使用nvcc...

Tensorflow使用Anaconda、pycharm安装记录

Tensorflow使用Anaconda、pycharm安装记录

- 安装CUDA Toolkit 10.1:`conda install cudatoolkit=10.1`。 - 安装CUDNN 7.6:`conda install cudnn=7.6`。 5. 在激活的`tensorflow`环境中,使用pip安装TensorFlow:`pip install tensorflow==2.2`。如果网络...

深度学习GPU版本Pytorch安装教程:详细步骤与环境配置指南

深度学习GPU版本Pytorch安装教程:详细步骤与环境配置指南

内容概要:本文详细介绍了在Windows系统上安装GPU版本PyTorch的完整流程,包括安装Anaconda和PyCharm、下载并安装CUDA、CUDNN以及GPU版本的PyTorch和torchvision。文章强调了检查显卡及驱动版本的重要性,确保所安装...

最新推荐最新推荐

recommend-type

并行接口技术与实现方式深入解析

资源摘要信息:"在微型计算机和外设或其它计算机之间的信息交换中,把一个字符的各数位用几根数据线同时进行传输的通信方式称为并行通信,而实现并行通信的接口称为并行接口。并行接口电路的实现包括使用通用的TTL芯片、可编程并行接口芯片等。通用的TTL芯片如74LS373、74LS244和74LS245等,而可编程并行接口芯片的典型例子为8255A。" 知识点详细说明: 1. 并行通信与并行接口概念: 并行通信是指在数据传输过程中,数据的各个比特通过多条数据线同时传输的方式,这种方式在微型计算机系统中常用于与外设或其他计算机的信息交换。并行接口是实现这种通信方式的物理组件,它允许同时发送和接收数据。 2. 并行接口电路的类型: 并行接口电路的实现主要分为两种类型:使用通用的TTL芯片的简单并行接口和具有编程功能的可编程并行接口。 3. 简单并行接口电路实现: 简单并行接口主要依赖于通用的TTL芯片,这些芯片通常为三态缓冲器和数据锁存器。三态缓冲器接口使用如74LS244和74LS245芯片,而数据锁存器接口常用的是带有控制端的触发器,如74LS273芯片。 4. 三态缓冲器接口: 三态缓冲器是并行接口中的一个基本组件,它具有三种状态:高电平、低电平和高阻态。这种特性使得三态缓冲器能够控制信号的传输和阻断,从而在数据总线上进行数据的发送和接收。例如,74LS244是一个单向的8位缓冲器/驱动器,而74LS245是双向的8位总线收发器。 5. 数据锁存器接口: 数据锁存器接口主要用于存储数据信息,它包含有控制端的触发器,能够将输入数据锁存,并在后续的时钟周期内保持不变。典型的例子包括74LS273,这是一个带有复位功能和时钟脉冲输入的8位数据锁存器,能够将输入信号的状态锁定到输出端,并保持至下一个脉冲沿到来之前。 6. 可编程并行接口8255A: 可编程并行接口芯片如8255A,是一种具有编程功能的并行接口,它能够提供多种并行数据传输模式,并能够根据程序指令进行灵活的控制和配置,以适应不同的应用需求。 7. 并行接口的应用: 简单并行接口和可编程并行接口在实际应用中各有侧重,例如键盘接口、LED显示器接口等。这些接口电路在计算机硬件接口设计、外设控制和数据通信等领域发挥着重要作用。 8. 并行接口的硬件接线与配置: 并行接口的硬件连接和配置是确保其正常工作的关键,需要根据具体的应用场景和硬件规格进行设计。在设计时,需考虑数据线的数量、方向、接口的电气特性以及电路板的布局等因素。 9. 并行接口的发展与优化: 随着技术的发展,传统并行接口可能面临被高速串行接口所取代的趋势,但在许多现有系统中,由于其简单性和经济性,依然被广泛应用。此外,为了提高并行接口的数据传输速度和稳定性,不断有新技术和标准出现,如IEEE 1284标准等。 知识点的深入理解与掌握,可以为计算机硬件设计、数据通信系统构建和故障诊断提供重要支持,也为学习更多关于计算机硬件接口和数据传输相关知识打下坚实的基础。
recommend-type

Hebron K3交付包逆向全栈指南:8种binwalk_file_unzip组合技识别Bootloader_RTOS_FPGA分区,附3个真实越界崩溃复现POC

# Hebron K3嵌入式交付包逆向工程:一场跨架构、跨语义、跨信任域的协同解耦作战 在工业边缘智能设备日益走向异构化与可信化的今天,固件不再只是“烧录即用”的黑盒二进制,而是一套精密编排的**多域可信链封装体**——它融合了Bootloader的启动权威、RTOS的实时调度意志、FPGA的硬件逻辑拓扑,以及安全协处理器的密码学锚点。Hebron K3正是这一演进趋势下的典型代表:其交付包(Delivery Package)不是传统意义上的固件镜像,而是一个刻意模糊执行边界的“活体系统”。你无法用`file`或`strings`一眼看穿它;`binwalk -B`可能只告诉你“这里有L
recommend-type

为什么输入 vue -V 提示命令未找到?该怎么修复才能正常查看 Vue CLI 版本?

### 如何正确使用 `vue -V` 查看 Vue CLI 版本 如果在安装 Vue CLI 后尝试通过 `vue -V` 命令查看版本却遇到错误提示 `'vue' 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件`[^3],这通常是因为系统的环境变量未正确配置。 以下是解决此问题并成功执行 `vue -V` 的方法: #### 1. 验证全局安装 确保 Vue CLI 已经被正确地全局安装。可以通过以下命令验证: ```bash npm list -g --depth=0 | grep vue ``` 如果没有显示任何关于 `@vue/cli` 的信息,则表明 Vue CLI 并未
recommend-type

网络经济学实习体验:理论与实践的融合之旅

资源摘要信息:"本报告主要描述了作者在2022年网络经济学专业实习过程中的经历和感悟。实习期间,作者深刻体会到了理论学习与实践应用的重要性,认识到理论知识需要与社会实践活动相结合,才能体现其价值。实习过程中,作者通过不断学习网络经济学相关的政策制度、管理制度和工作条例,提高了自身的工作能力和解决实际问题的能力。同时,作者也意识到信息时代的变化速度,强调了持续学习和自我提升的重要性。此外,报告中还提到了作者在实习期间遇到的困难和挑战,并通过与同事的沟通和自我反思,逐步适应了岗位需求,充分发挥了自己的职责。" 网络经济学实习知识点: 1. 理论与实践的结合:报告强调了将理论知识应用于实际工作中的重要性。在网络经济学领域,理解经济学原理和模型是基础,但将这些理论应用于实际情况中,解决实际问题,才是提升个人专业水平的关键。 2. 持续学习的重要性:在信息时代,知识更新迅速,作者通过自身经历强调了持续学习的必要性。只有不断学习新知识、新技能,才能与时俱进,不被时代所淘汰。 3. 实习的意义和价值:实习不仅仅是一种学习经历,更是一种社会阅历。通过实习,可以将学校所学知识与实际工作相结合,检验知识的实用性和有效性,同时也能更好地理解专业学科与社会职业之间的联系。 4. 工作中的学习和自我提升:实习期间,作者通过阅读和学习工作条例、政策制度,提升了自身对工作的理解和处理工作问题的能力。这表明在工作环境中主动学习,是提高工作效率和质量的有效途径。 5. 团队合作和沟通能力:在实习过程中,作者与同事之间的沟通和交流显得尤为重要。通过与他人的沟通,作者能够及时发现自身的不足,并在同事的帮助下快速适应工作岗位,这体现了良好的团队合作精神和沟通能力对职业发展的重要性。 6. 职业定位和自我反思:面对实习初期的挑战,作者通过自我反思,迅速调整了工作定位,并明确了职业发展方向。这说明了在职业道路上,积极调整自我定位,明确目标,是实现职业规划的关键步骤。 7. 信息时代下的应变能力:作者在报告中提到了信息时代的变化速度,这要求网络经济学领域的从业者必须具备快速学习、适应变化的能力。在技术日新月异的今天,应变能力是决定个人能否在职业生涯中持续成长的重要因素。 通过这些知识点的总结,我们可以看到一个网络经济学专业实习生在实习期间的成长路径和必须掌握的关键能力。这些经验和技能对其他在类似领域的实习生或初入职场的人员同样具有重要的启示作用。
recommend-type

揭秘Philips New Power固件包构建黑盒:17层目录结构解密+CI_CD日志残留取证+构建时间戳篡改检测(工业级固件溯源实战手册)

# 工业固件溯源:当Philips New Power固件拒绝开口说话时,我们如何听懂它的沉默 在德国埃森某三级医院影像科的机房里,一台Philips Ingenia MRI设备突然在凌晨三点报出“Secure Boot验证失败”。运维工程师重刷固件后问题消失,但审计日志中留下一个微小却刺眼的异常:`./firmware/boot/secure/bl2.elf` 的 `st_mtime` 显示为 2023-08-15,而构建流水线记录显示该版本实际生成于 2023-09-14。这个29天的时间差,不是系统时钟漂移——它是一道裂缝,暴露出工业固件世界最危险的真相:**可信性从来不是写在代码里的
recommend-type

不同编程语言里,文件路径转成URI时怎么处理双反斜杠和特殊字符?

### 文件路径转换与特殊字符处理 在开发过程中,文件路径的正确转换以及对特殊字符的有效处理是非常重要的环节。以下是针对不同编程语言中实现这些功能的具体方法。 #### C# 中的文件路径转换 C# 提供了 `Uri` 类来帮助开发者将本地文件路径转换为 URI 格式。例如,“\\device\path”可以被正确解析并转换为“file:///device/path”,而“\\localhost\path”则会被解释为“file://localhost/path”。这种机制能够确保跨平台兼容性[^1]。 ```csharp string filePath = @"\\device\pat
recommend-type

商品库存管理信息系统软件工程设计详细解析

资源摘要信息:"商品库存管理信息系统是为了解决企业在商品库存管理方面的需求而开发的系统。该系统的主要目标是通过计算机技术,对商品的入库、出库、库存等进行有效的管理和控制,以提高企业的经济效益和管理水平。" 1. 软件需求分析:在这个阶段,需要对系统的功能需求进行详细的描述,并建立模型。这包括对系统的输入、输出、处理过程和数据进行分析,以确定系统必须做什么。需求分析是软件开发过程的第一步,也是最重要的一步。 2. 软件总体设计:在这个阶段,需要给出软件结构设计的结果,并对设计进行说明。这包括确定系统的模块划分、数据流程、接口定义等。总体设计是软件开发过程的第二步,它确定了软件的基本框架。 3. 数据库设计:在这个阶段,需要进行数据库设计,并给出设计的表单等结果。数据库设计包括确定数据库的结构、数据的存储方式、数据的访问方式等。数据库设计是软件开发过程的重要环节,它直接影响到系统的性能。 4. 界面设计:根据需要,可以进行界面设计。界面设计包括确定用户界面的布局、颜色、字体等,以提高用户的使用体验。 5. 软件详细设计:在这个阶段,需要给出各模块内部算法和处理流程。详细设计是软件开发过程的最后一步,它详细描述了系统的实现方式。 6. 软件开发流程:从需求分析到系统测试,软件开发的整个过程需要按照一定的流程进行。这个流程包括计划、分析、设计、编码、测试和维护六个阶段。 7. 文档编写:课程设计报告的正文撰写参照毕业设计论文规范要求。这包括对系统的需求分析、设计思路、实现方法、测试结果等进行详细的描述。 8. 系统开发工具:在系统开发过程中,可能会用到各种开发工具,如Java、C++等编程语言,以及各种开发环境、数据库管理系统等。 9. 系统测试:在系统开发完成后,需要进行系统测试,以验证系统的功能是否符合需求,是否存在错误或问题。 10. 系统维护:在系统投入使用后,需要进行系统维护,包括系统的升级、优化、问题修复等。 以上就是关于商品库存管理信息系统的设计任务和开发过程的知识点。
recommend-type

大模型输入净化黄金三角:预处理层(正则+Token归一化)、语义沙箱层(Embedding距离阈值动态校准)、响应重写层(LLM-in-the-loop实时重写)——三道防线协同拦截率99.1%(压测实录)

以下是对您提供的技术博文《大模型输入净化的必要性与黄金三角范式总览》进行**深度润色与结构重构后的终稿**。全文严格遵循您提出的全部优化要求: ✅ **彻底删除所有显性标题层级(如“# 1.”、“## 2.1”等)**,融合为自然连贯的技术叙事流; ✅ **开篇摒弃模板化表述**,以真实生产挑战切入,建立工程师语境; ✅ **段落节奏打散重组**:不再按“预处理→沙箱→重写”线性展开,而是围绕“问题—根因—解法—反馈—演进”的认知逻辑螺旋推进; ✅ **注入大量工程洞见**:包括参数选择依据、线上AB测试结果、性能临界点、失败归因链、跨模型行为差异、运维权衡取舍等; ✅ **
recommend-type

在Ubuntu上用Anaconda装Jupyter Notebook和Lab,具体怎么操作?

### 如何在 Ubuntu 系统中通过 Anaconda 使用 Jupyter Notebook 或 Lab 要在 Ubuntu 上通过 Anaconda 安装并运行 Jupyter Notebook 和 Jupyter Lab,可以按照以下方法操作: #### 1. 配置 Anaconda 的镜像源 为了提高下载速度,建议先配置国内的清华 TUNA 源作为 Anaconda 的默认通道。可以通过命令行执行以下指令来完成设置: ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
recommend-type

2008年9月计算机二级真题解析:Access数据库程序设计

资源摘要信息: "本文件为2008年9月全国计算机等级考试二级笔试试卷Access数据库程序设计,包含选择题及答案。考试内容覆盖了栈、队列、二分查找、存储结构、数据流图、需求分析工具、面向对象方法、实体关系以及数据管理技术等多个计算机基础知识与技能点。 1. 栈的操作:栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构,用于存储数据元素的集合,在本题中,通过入栈和出栈操作,我们可以推断出栈的顺序为EDCBA54321,因此正确答案是选项B。 2. 循环队列:循环队列是一种特殊的队列结构,与普通队列不同的是,循环队列在达到数组边界时,会从头开始存储。选项A错误,因为循环队列是线性结构;选项B和C都提到了只需要一个指针,这在队列操作中是不足够的;选项D正确,因为循环队列的元素个数是由队头指针和队尾指针共同决定的。 3. 二分查找:二分查找是一种在有序数组中查找特定元素的算法,其时间复杂度为O(log n),因此在最坏情况下需要比较的次数与n的对数成正比。 4. 存储结构:顺序存储结构通常指的是数组这种数据结构,其存储空间是连续的;链式存储结构指的是链表,节点之间的存储空间不需要是连续的。因此,选项A正确。 5. 数据流图:数据流图(DFD)是一种图形化工具,用于表示信息系统中数据的流动和处理。在数据流图中,带有箭头的线段表示数据流,即数据从一个过程流向另一个过程。 6. 需求分析工具:需求分析阶段的工具用于帮助分析和定义软件需求。N-S图、DFD图、PAD图和程序流程图都是分析和设计工具,但其中DFD图(数据流图)是需求分析阶段特别常用的一种工具,用于表示系统中数据的流动。 7. 面向对象方法:在面向对象的方法中,对象通常具备四个基本特点:封装、继承、多态和唯一性。因此,选项A(一致性)不属于对象的基本特点。 8. 实体关系:在本题中,一个宿舍可以住多个学生,这意味着一个宿舍实体对应多个学生实体,故实体宿舍和学生之间的联系是多对一的关系,正确答案是选项C。 9. 数据管理技术:数据管理技术的发展经历了人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。在数据库系统阶段,数据共享达到了最好的水平,因为它提供了结构化查询语言(SQL)等工具和数据的集中管理,保证了数据的完整性和一致性。 10. 关系运算:在关系数据库中,笛卡尔积、交、并和自然连接是常见的运算类型。笛卡尔积是指两个关系的每个元组进行组合;交是指两个关系共有的元组;并是两个关系所有元组的合并;自然连接是基于某些列上具有相同值的元组的合并。由于题目内容不完整,无法确定正确答案。 11. Access数据库程序设计:该部分内容未能显示,但根据标题,此部分应当涉及使用Microsoft Access软件进行数据库设计的相关知识和技能,例如表、查询、表单和报表的创建与管理。"