在VS code中搭建ubuntu的插件
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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ubunt18.04LTS+vscode+anaconda3下的python+C++调试方法
1.安装背景 最近想放弃windows编程环境,转到linux。原因就一个字:潮 从格式化所有硬盘,到安装win10/ubuntu18.04双系统,其中的痛苦,我想只有经历过的人才会知道。 在这里,我还是提一些安装双系统的几点建议吧: ① 先装win10,我是使用老毛桃在线安装的专业版 ② 装ubuntu很烦人,本以为通过教程(先下载iso,再制作启动u盘,再修改bios中的u盘优先启动方式)就可以了,最终无果。我只好用实验室同学已经制作好的ubuntu 启动盘进行安装,结果开启出现了gnru,大喜,可以进入安装了 ③ 安装的过程一定要注意:如果之前有win10系统而开始安装ubuntu的,一
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【DQN、PyTorch】使用深度Q网络(DQN)和非正交多址接入(NOMA)的无人机上行链路干扰管理研究(Python代码实现)
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摘
内容概要:本文系统研究了基于TCN-BiGRU-Attention混合神经网络模型的多变量输入单步风电功率预测方法,旨在提升预测精度与模型鲁棒性。该模型融合了时间卷积网络(TCN)在局部与长期序列特征提取方面的优势、双向门控循环单元(BiGRU)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,以及注意力(Attention)机制对关键时间步特征的自适应加权聚焦能力。文章详细阐述了模型的整体架构设计、多变量输入数据的预处理流程、各组件间的协同工作机制,并提供了完整的Matlab代码实现方案。通过对比实验验证了该组合模型相较于单一模型在预测准确性上的显著优越性,为解决高波动性可再生能源出力预测问题提供了有效的技术路径。; 适合人群:具备一定的机器学习与深度学习理论基础,熟悉Matlab编程语言,从事新能源发电预测、电力系统调度、智能电网规划等相关领域的科研人员、工程技术人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于风电场短期功率预测,为电网的安全稳定运行和经济调度提供高精度数据支撑;②作为深度学习在时间序列预测领域的高级案例,用于深入学习TCN、BiGRU与Attention机制的融合思想、实现技巧及其在复杂非线性系统建模中的应用;③为解决其他具有强时序性和多影响因素的预测问题(如光伏发电、负荷预测等)提供模型设计与优化的参考范式。; 阅读建议:读者在学习过程中应重点理解模型各组成部分的设计原理及其相互连接的逻辑,结合所提供的Matlab代码进行实践操作,通过调整网络超参数、尝试不同的输入变量组合以及分析注意力权重分布,来深入探究模型的性能表现与内在机制,从而达到最佳的学习与应用效果。
基于高创新模型MS-TCN-TiDE的短期负荷预测研究(Python代码实现)
内容概要:本文围绕基于高创新模型MS-TCN-TiDE的短期负荷预测展开研究,提出了一种融合多尺度时域卷积网络(MS-TCN)与时间解码器(TiDE)的深度学习框架,旨在提升电力系统中短期负荷预测的准确性与鲁棒性。该模型利用MS-TCN有效提取输入序列中的多尺度时间特征,通过TiDE模块实现高效且灵活的未来序列解码,从而对复杂非线性负荷模式进行精准建模。文中详细阐述了模型的整体架构设计、训练流程及其实现细节,并基于真实负荷数据集进行了实验验证,结果表明该方法在预测精度上优于传统的LSTM、TCN等主流模型,尤其在处理具有强季节性与突发波动的负荷数据时表现突出。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景的研究生、科研人员及从事电力系统数据分析的工程师。; 使用场景及目标:①应用于电力系统调度、能源管理、需求响应等对高精度负荷预测有迫切需求的实际场景;②为研究人员提供一种先进的负荷预测模型实现方案,推动深度学习技术在智慧能源领域的创新应用与发展。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,深入理解MS-TCN与TiDE模块的设计原理与协同机制,并尝试在不同的真实或公开数据集上复现实验,以掌握模型调参、性能评估及优化的完整流程。
VS Code远程连接Ubuntu开发[项目代码]
本文详细介绍了如何在Windows系统上安装VS Code,并通过SSH远程连接到Ubuntu服务器进行开发的全过程。内容包括Ubuntu服务器上OpenSSH的安装与配置、VS Code中Remote SSH和Remote Development等必要插件的安装步骤、远程连接的详细操作指南,以及如何在远程环境下创建项目、编写代码、编译和运行程序。对于可能遇到的gcc未安装问题,也提供了解决方案。整个流程清晰易懂,适合开发者快速上手远程开发环境搭建。
ubuntu软件环境.
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VS Code配置C/C++及远程连接Ubuntu[项目源码]
本文详细记录了在Windows环境下使用VS Code配置C/C++开发环境以及远程连接Ubuntu虚拟机的完整过程。内容分为两大部分:第一部分介绍了VMware虚拟机和Ubuntu系统的下载安装步骤,以及VS Code的安装;第二部分重点讲解了VS Code的配置,包括MinGW编译器的下载安装与环境变量配置、VS Code必要插件(如Chinese、C/C++、Remote-SSH)的安装,以及C/C++插件的详细配置,涉及c_cpp_properties.json、tasks.json和launch.json三个关键文件的创建与参数设置。文章提供了具体的配置代码示例,帮助用户实现C/C++代码的编译、运行和调试功能,为后续远程连接Linux虚拟机打下基础。
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主要介绍了从零开始的TensorFlow+VScode开发环境搭建的步骤(图文),文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
Claude Code安装教程[可运行源码]
本文详细介绍了在Linux系统上安装Claude Code的步骤。首先需要安装Node.js环境(版本≥18.0),然后通过npm全局安装Claude Code。接着介绍了cc-switch的安装方法,包括下载deb包、安装及可能出现的错误修复。最后说明了在VS Code中安装Claude Code插件的方法,包括自动安装和手动安装两种方式,并介绍了插件的核心功能和快捷键。文章还提供了VS Code集成的详细说明,包括安装故障排查和功能特点。
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Ubuntu20.04深度学习环境配置[可运行源码]
本文详细介绍了在Ubuntu 20.04系统上配置深度学习环境(支持YOLOv5/v8/v11算法)的完整步骤。内容包括:1. 安装显卡驱动;2. 安装Miniconda3并配置虚拟环境;3. 安装CUDA 11.3.0及其依赖库;4. 配置CUDA环境变量;5. 安装与CUDA匹配的cuDNN 8.2.1;6. 安装VS Code;7. 配置PyTorch(包括使用清华/中科大镜像源及手动安装方案);8. 安装YOLO算法所需的Python依赖包。文中提供了详细的命令行操作指南和注意事项,并分享了预下载的软件包网盘链接,适合需要快速搭建深度学习环境的开发者参考。
(一)、linux下开发环境的搭建
linux下裸奔第一章。不定期更新,请大家关注
VSCode写HTML的实用插件推荐[可运行源码]
本文介绍了使用Visual Studio Code编写HTML语言时推荐的几款实用插件。VS Code是微软开发的一款跨平台源代码编辑器,支持多种操作系统和编程语言。文章首先提供了VS Code的下载链接和安装步骤,随后重点推荐了多个插件:中文语言包(适合非英文用户)、HTML语言支持插件、Auto Rename Tag(自动同步修改开始和结束标签)、open in browser(在浏览器中预览页面)、live server(实时预览页面变化)、vscode-icons(美化文件图标主题)以及会了吧(帮助学习英语单词)。这些插件能显著提升HTML开发效率和体验,适合前端初学者和日常开发者使用。
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Claude Code安装与配置指南[代码]
本文详细介绍了如何在Windows、Mac和Linux系统上全局安装Claude Code,并配置DeepSeek API,以快速获得强大的AI编程助手。文章首先说明了Claude Code是Anthropic推出的命令行AI编程助手,可提供智能代码建议、生成和调试功能。前置要求包括Node.js 18+、npm、Git以及DeepSeek API Key。安装步骤分为五步:安装Node.js、全局安装Claude Code、获取DeepSeek API Key、配置环境变量(包括临时和永久配置方法)、验证安装。配置环境变量时,需设置多个变量如ANTHROPIC_BASE_URL、ANTHROPIC_AUTH_TOKEN等,以连接DeepSeek API。文章还提供了使用示例、模型选择建议(deepseek-v4-pro和deepseek-v4-flash)以及常见问题解答,如权限错误、环境变量不生效、更新和卸载等。最后,文章以幽默方式指出需从后往前阅读,并提及了相关资源。
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linux使用的windows工具 里面有很多linux相关的工具
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