下载安装Anaconda
下载地址如下，根据所需版本下载
安装过程暂略（下次在安装时添加）
下载安装Pycharm
下载安装Pycharm，下载对应使用版本即可
如果你是在校学生，有学校的edu邮箱，可以免费注册Pycharm专业版，注册地址如下，本文不详细说明
下载CUDA10.0
下载地址如下CUDA Toolkit 10.0 Archive
下载之后默认安装即可
下载CUDNN
通过此处选择版本对应的CUDNN，对于本次配置就选择Windows 10对应的版本
下载CUDNN需要注册一个NVIDIA的账号，点击注册，登录即可
下载好CUDNN之后将其解压在CUDA的安装目录下，Win10默认的安装目录如下：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
之后，通过右键点击此电脑——>属性——>高级系统设置——>环境变量
然后配置环境变量，添加如下环境变量
重新安装NVIDIA最新驱动
因为安装CUDA时，因为版本原因，会安装版本较低的NVIDIA驱动，所以我们从官网下载最新的驱动重新覆盖安装一遍即可
创建Conda环境，并安装tensorflow2.0
通过Anaconda的conda create创建新的环境，便于我们程序及其环境的配置及其管理
首先按Win+R键，输入cmd，回车
然后在cmd界面输入，conda create --name tensorflow2.0 python=3.7,其中tensorflow2.0可以换成你想要的名字
回车后输入y
之后稍作等待可以看到安装成功
使用conda info --env看看环境
之后使用conda activate tensorflow2.0来激活刚才创建的环境
依据需求pip安装tensorflow，sklearn，matplotlib等软件。此处以tensorflow2.0为例，激活环境后输入pip install tensorflow-gpu，之后进行下载安装。
经过一系列安装之后提示安装成功
配置Pycharm，将刚建立的环境应用在Pycharm中
打开pycharm建立一个新的project
选择Pure Python，在选择Existing interpreter
之后选择你anaconda中新建的环境变量位置中的python.exe文件，使pycharm使用你创建的环境来编译文件。
最后选择Make available to all projects并创建Project
之后创建一个.py文件，进行测试，可以发现我们已经可以通过Pycharm使用我们之前创建的环境了。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？
更新日志
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- 方大同.2024-梦想家TheDreamer【赋音乐】【FLAC分轨】
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- 群星《2022超好听的十倍音质网络歌曲(163)》U盘音乐[WAV分轨][1.1G]
- 童丽《啼笑姻缘》头版限量编号24K金碟[低速原抓WAV+CUE][1.1G]