ubuntu 22.04 中pycharm创建快捷方式
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
Ubuntu18.04安装 PyCharm并使用 Anaconda 管理的Python环境
主要介绍了Ubuntu18.04安装 PyCharm并使用 Anaconda 管理的Python环境的教程,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
ubuntu 18.04搭建python环境(pycharm+anaconda)
主要为大家详细介绍了ubuntu 18.04搭建python环境,包括Anaconda安装、Pycharm安装及初始配置,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
Ubuntu 16.04/18.04 安装Pycharm及Ipython的教程
主要介绍了Ubuntu 16.04/18.04 安装Pycharm及Ipython的教程,非常不错,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
Ubuntu18.04LTS下安装 Caffe-GPU版本及 Anaconda3 +Python3.6 ++ Pycharm + Mnist例子教程(17页)
笔者在Ubuntu18.04LTS系统上配置Caffe-GPU环境时遇到各种大坑小坑,在经历了几次漫长的环境配置之后,又重新装了一遍系统,将Caffe-GPU安装的每一步详细的过程记录下来。在配置过程中出现了3个小错误,但也都完美解决了!希望这篇文档对想入门Caffe深度学习的小伙伴有所帮助。
ubuntu16.04在python3 下创建Django项目并运行的操作方法
第一步:创建django项目 打开终端,切换到期望所写项目的地址:cd python3_django_projects; 输入命令:django-admin.py startproject Hello;(即创建好了一个名为Hello的项目) 第二步:启动项目 进入Hello目录:cd Hello; 输入命令python manage.py runserver; 或 python3 manage.py runserver;(自己对应python版本) 第三步:在浏览器中输入http://127.0.0.1:8000/ 或者: http://localhost:8000(8000是
详解Ubuntu 16.04 pycharm设置桌面快捷启动方式
本篇文章主要介绍了Ubuntu 16.04 pycharm设置桌面快捷启动方式,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
在Ubuntu 20.04中安装Pycharm 2020.1的图文教程
主要介绍了在Ubuntu 20.04中安装Pycharm 2020.1的图文教程,本文通过图文并茂的形式给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
Ubuntu18.04安装Pycharm教程的实现
方法一:下载Pycharm与安装 下载地址:https://www.jetbrains.com/pycharm/ Pycharm专业版和社区版对大多数人来说差别不大,区别如下: 我们下载Linux的社区版: 右击安装包 -> Extract here 生成一个Pycharm的文件夹 cd到该文件夹的bin下 cd Downloads/pycharm-community-2018.1.4/bin(或进文件夹打开终端) 执行sh命令,打开安装:sh ./pycharm.sh 稍等一会安装完成,弹窗,这里根据自己状况选择,首次安装选第二个就好。 再弹窗,选择 Accept 后面的选项
Ubuntu14.04安装pycharm的步骤
主要介绍了Ubuntu14.04安装pycharm的步骤,非常不错具有参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
Ubuntu 20.04安装Pycharm2020.2及锁定到任务栏的问题(小白级操作)
有一说一,还折腾了我这个小白一段时间 一 安装Pycharm 2020.2 先打开官网,会自动弹出下载框,我选择了’Save Files’ https://www.jetbrains.com/zh-cn/pycharm/download/download-thanks.html 找到你保存的目录,如/home/xx/Downloads/ 然后右键,提取到此处 然后打开解压的文件夹,把里面的Pycharm2020.2移动到你想安装到的目录下面,我直接放在了自己的user/下 提示:放在自己的user/下,则只能自己的账号使用,如果想要所有用户都能够使用,则应放在根目录的/opt/下面 打
安装Ubuntu20.04与安装NVIDIA驱动的教程
安装Ubuntu 20.04 安装NVIDIA 驱动 配置Pytouch 和tensorflow环境 本机环境:戴尔G3 3579 win10 ,系统在128固态硬盘 安装Ubuntu20.04 1开机按F2进入BIOS 2 security boot 设置disable 3 参考 https://www.jb51.net/article/173277.htm 安装NVIDIA驱动 最开始安装驱动,首先禁止nouveau 然后卸载原先的nvidia驱动(如果有) 参考: https://www.jb51.net/article/171959.htm 但是装完出现这种情况 nvidia-smi
Ubuntu系统安装JetBrainsToolbox,PyCharm,并创建桌面快捷方式(csdn)————程序..pdf
Ubuntu系统安装JetBrainsToolbox,PyCharm,并创建桌面快捷方式(csdn)————程序.
Ubuntu18.04下PyCharm导入ROS库(roslib):”ImportError: No module named rospy ” “[http://localhost:11311]”
1 在终端输入 sudo gedit /usr/share/applications/j 2 点击Tab按键自动补全,找到pycharm的启动图标jetbrains-pycharm.desktop ,点击回车键,输入用户密码后即可修改其内容。 文件内容大致如下: 将其中Exec=”/opt/pycharm-professional-2020.1/pycharm-2020.1/bin/pycharm.sh” %f 一句修改为: Exec=bash -i -c“/opt/pycharm-professional-2020.1/pycharm-2020.1/bin/pycharm.sh” %f
Ubuntu 18.04 安装 PyCharm.rar
Ubuntu 18.04 安装 PyCharm.rar
Ubuntu22.04安装50系显卡驱动及深度学习环境[代码]
本文详细介绍了在Ubuntu22.04系统下为50系显卡(如RTX5090)安装NVIDIA驱动、CUDA12.8、cuDNN8.9.7、Anaconda及PyTorch的全过程。内容包括驱动安装的避坑指南(如禁用nouveau驱动、使用lightdm解决黑屏问题)、CUDA环境变量配置、cuDNN文件复制权限处理、Anaconda虚拟环境创建,以及PyTorch nightly版本的特殊安装要求。最后还涉及PyCharm开发环境配置,为50系新架构显卡用户提供一站式深度学习环境搭建方案。
Ubuntu下Anaconda和Pycharm配置方法详解
主要为大家详细介绍了Ubuntu下Anaconda和Pycharm配置方法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
Ubuntu22.04安装RLBench[源码]
本文详细记录了在Ubuntu22.04系统上安装RLBench的完整过程,包括CoppeliaSim虚拟环境配置、PyRep安装、RLBench安装及常见问题解决。作者分享了从环境变量设置到依赖安装的具体步骤,并针对安装过程中遇到的Pycharm运行问题、Qt加载错误、Pycharm调试报错以及RLBench运行时的libGL错误提供了详细的解决方案。文章还提供了相关参考文档和GitHub链接,方便读者查阅和复现。
Ubuntu22.04配置OpenPCDet[源码]
本文详细记录了在Ubuntu22.04系统上配置OpenPCDet环境的过程。首先,由于硬件兼容性问题,选择了Ubuntu22.04而非常见的20.04或18.04版本。接着,安装了Pycharm并解决了桌面图标缺失的问题。随后,通过.run文件成功安装了CUDA11.7,并提到后续可能安装cuDNN。Miniconda的安装和Python3.8虚拟环境的创建也顺利完成。下载并解压了KITTI数据集,该数据集体积庞大,下载耗时较长。最后,安装了必要的库版本,并在训练和测试过程中遇到并解决了numpy版本冲突的问题。测试阶段成功运行了OpenPCDet的test.py脚本。
在ubuntu下安装cuda+cudnn+anaconda3+pytorch+pycharm流程
在双系统ubuntu20.04下安装cuda+cudnn+anaconda3+pytorch+pycharm的详细流程,包括安装时各个环节应注意的事项。
Ubuntu22.04构建PyTorch镜像[源码]
本文详细介绍了在Ubuntu22.04系统中构建PyTorch镜像的完整流程。首先需要验证系统是否已安装CUDA,然后下载并安装CUDA和cuDNN,确保版本匹配。接着安装Python,包括下载源码、解压、安装依赖、编译和安装等步骤。随后更换Python和pip版本,安装PyTorch,并提供了不同版本的安装命令。文章还列举了可能遇到的问题及解决方案,如numpy版本过高和缺少_lzma模块等。最后介绍了如何配置Pycharm连接Docker,包括安装SSH服务和修改配置文件等操作。整个过程详细且实用,适合需要构建PyTorch环境的开发者参考。
最新推荐


![Ubuntu22.04安装50系显卡驱动及深度学习环境[代码]](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
