这个问题是关于在无conda、无网络的Linux机器上使用打包的conda环境压缩包（假设是tar.gz格式），以避免重新安装Python库，并用于后续模型训练。直接解压是否可运行取决于打包方式：如果使用conda-pack工具打包的，那么是的，可以直接解压并激活环境运行；如果只是简单压缩了conda环境目录（例如/path/to/envs/myenv），则可能不行，因为conda环境通常包含绝对路径依赖，解压后路径变化会导致问题（如Python解释器或库无法加载）。
以下是一个可行的完整方案，基于标准的最佳实践（推荐使用conda-pack，因为它专门设计用于环境移植，包括处理路径重定位和二进制兼容）。如果你的压缩包已经是conda-pack生成的，直接跳到目标机器步骤；否则，需要在源机器重新打包。
1. 在源机器（有conda和网络的机器）上打包环境
确保源机器和目标机器的架构相同（例如都是x86_64 Linux），否则二进制不兼容。
安装conda-pack（如果未安装）：conda install -c conda-forge conda-pack。
打包指定环境（假设环境名 ...
DINOv3是什么？DINOv3解决了遥感中哪些难点？
在计算机视觉领域，预训练模型的发展正快速演进。Meta 最新发布的 DINOv3，成为了自监督视觉模型中的新里程碑。它最大的亮点是：冻结主干（frozen backbone）即可在密集预测任务中达到最先进的效果，让团队能够“少折腾大模型，多专注小任务头（head）”。
为什么 DINOv3 值得关注？
大规模无标签预训练 DINOv3 使用自监督学习（SSL），在两个超大规模数据集上训练：
LVD-1689M（16.89 亿张网络图像）
SAT-493M（4.93 亿张卫星图像） 不依赖人工标注，就能充分利用数十亿张图像。
开箱即用的密集特征 主干冻结后，仅用简单的线性或轻量级 head，就能在分割、深度估计、图像检索等任务中拿到 SOTA 结果。
跨领域的单一主干 一个 DINOv3 主干即可跨越自然图像、卫星遥感、工业检测等领域，性能超过很多专门微调的模型。
生态支持完善 已经登陆 Hugging Face，配备官方 API、模型卡和示例代码，可以即刻上手。
DINOv3 的技术升级（相对 DINOv2）
训练目标改 ...
选择学习哪种编程语言主要取决于你的目标和兴趣。
如果你想开发网站，JavaScript、HTML 和 CSS 是前端开发的首选，Python 、PHP 、go、java则适合后端；
想做数据分析或机器学习，Python 和 R 是不错的选择；
如果目标是移动应用开发，Swift（iOS）或 Kotlin（Android）更合适；
对于系统编程或高性能应用，C++ 或 Rust 是不二之选。
每种语言都有其独特生态和适用场景，明确你的项目需求后，选择一门易上手且社区活跃的语言，能让你事半功倍。
我目前的主力编程语言是 Python，其他语言虽然接触过，但还谈不上熟练。
实际上，最近这两个月，我越来越多地使用自然语言来“写”代码，而不是直接手写编程语言。回想起2024年刚开始接触 GitHub Copilot 的时候，我还不太理解为什么微软把它叫做 “Copilot”。但现在回过头看，不得不佩服老外起名字的精准——AI 编程助手所扮演的角色，确实就是“副驾驶”。
而我是主驾驶，它则辅助我完成整个编程过程。
甚至有时，是倒反天罡，我只管输入和输出，中间过程代码编写，debug等等全程它自己 ...
选择学习哪种编程语言主要取决于你的目标和兴趣。
如果你想开发网站，JavaScript、HTML 和 CSS 是前端开发的首选，Python 、PHP 、go、java则适合后端；
想做数据分析或机器学习，Python 和 R 是不错的选择；
如果目标是移动应用开发，Swift（iOS）或 Kotlin（Android）更合适；
对于系统编程或高性能应用，C++ 或 Rust 是不二之选。
每种语言都有其独特生态和适用场景，明确你的项目需求后，选择一门易上手且社区活跃的语言，能让你事半功倍。
我目前的主力编程语言是 Python，其他语言虽然接触过，但还谈不上熟练。
实际上，最近这两个月，我越来越多地使用自然语言来“写”代码，而不是直接手写编程语言。回想起2024年刚开始接触 GitHub Copilot 的时候，我还不太理解为什么微软把它叫做 “Copilot”。但现在回过头看，不得不佩服老外起名字的精准——AI 编程助手所扮演的角色，确实就是“副驾驶”。
而我是主驾驶，它则辅助我完成整个编程过程。
甚至有时，是倒反天罡，我只管输入和输出，中间过程代码编写，debug等等全程它自己 ...
要将Python 代码打包成 .so 文件，通常使用 Cython 工具，通过编写一个 setup.py 文件来指定需要编译的Python 文件，然后在命令行中使用 python setup.py build_ext --inplace 命令来编译。编译完成后，即可像普通模块一样在Python 中导入并使用生成的 .so 文件。
具体步骤：
安装Cython
如果尚未安装Cython，请先安装它：
pip install cython
根据您的操作系统，可能还需要安装C 语言编译器，例如在Linux 上使用 gcc 和 python-devel。
编写Python 源文件
创建您需要打包的Python 文件，例如 hello.py。
创建 setup.py 文件
在与Python 源文件相同的目录下，创建一个名为 setup.py 的文件。文件内容如下：
from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonize
setup(
ext_modules = cythonize([" ...
很多刚接触编程的朋友都会问：我该学 C++ 还是 Python？
如果把这两种语言比作汽车，C++ 就像一辆老式保时捷，手动挡、手动摇窗器、硬悬挂——跑得快，但开起来并不舒服；Python 则像一辆全自动的家用轿车，带杯架、座椅加热、自动泊车——开起来轻松惬意。
所以问题的关键在于：你喜欢编程的哪一点？
如果你是那种喜欢钻研细节的“汽车发烧友”，愿意花几个小时钻到车底下拆零件，熟悉每颗螺丝的名字，乐于把发动机的最后一匹马力都榨出来，也不介意为了超车而提前做大量准备，那么 C++ 很适合你。
如果你更在意的是车子能不能舒舒服服地带你去目的地，至于引擎如何运转、底盘如何设计并不重要，那么 Python 会更合适。
简单来说：
C++ 是写给那些热爱编程本身的人。
Python 是写给那些想用编程实现东西的人。
一些补充 编程是个很宽的领域，不同背景的人会有完全不同的看法。写游戏、做硬件驱动的人和我这种“用代码做遥感处理”的人，需求完全不同。有人建议每年学一门新的语言。对初学者来说，如果只能选第一门语言，我还是推荐从 Python 开始。因为不用管内存分配、指针、模板这些底层的麻烦 ...
今天在网上冲浪，看到了一个号称是最好懂的神经网络解释。我读完之后立马想到了遥感植被指数。
神经网络是 AI 的算法基础。
前些天，我在美国科普网站《量子杂志》（Quanta Magazine），读到一篇科普文章，用一个浅显的例子 + 插图，解释了神经网络，堪称我见过的最好懂的教程。
下面就是我整理出来的中文版。
1、
你的计算机里有一堆照片，你想要从中找出猫的照片，应该怎么做？
你很快意识到，这其实是一个机器分类问题，计算机要把照片分成两类：一类是猫，另一类不是猫。
2、
让我们把这个问题想成一张地图，中间有一条分界线，把地图分成两个国家。
你的任务是，找出这条分界线的确切位置。这样的话，给出任意一个点，你就知道它在分界线的左边还是右边。
3、
作为已知条件，地图上很多点的归属，是已知的。比如上图中，三角点属于 A 国，方块点属于 B 国。
你要做的就是，从这些点推测出分界线。
4、
我们可以建立一个数学函数（上图的点 N），处理这个问题。
这个函数接受两个参数，分别是每个点的 x 坐标和 y 坐标，函数的返回值是0～1之间的一个值，表示该点有多大概率属于当前国家。
5、
你 ...
import http.server
import socketserver
import urllib.parse
import html
import netifaces
DEFAULT_PORT = 8000
MAX_PORT_ATTEMPTS = 100 # 最大尝试端口数量
TEXT_HISTORY = [] # 存储提交的文本历史
class TextHandler(http.server.SimpleHTTPRequestHandler):
def do_GET(self):
# 处理favicon请求
if self.path == '/favicon.ico':
self.send_response(204) # No Content
self.end_headers()
return
self.send_response(200)
self.send_header("Content-type", ...
要将Windows 10的G盘设置为局域网内的NAS（网络附加存储），可以通过Windows的共享功能实现，其他局域网内的电脑可以访问共享的文件夹。以下是一个实现步骤的说明，并提供一个PowerShell脚本用于自动化设置共享文件夹和权限。
实现步骤概述
启用文件共享功能：确保Windows的网络发现和文件共享功能已开启。
设置共享文件夹：将G盘中的特定文件夹设置为共享，并配置访问权限。
防火墙设置：确保Windows防火墙允许文件和打印机共享。
局域网访问：其他电脑通过网络路径（如\IP地址\共享名）访问共享文件夹。
以下是使用PowerShell脚本自动设置G盘文件夹共享的代码：
# 确保以管理员身份运行
if (-NOT ([Security.Principal.WindowsPrincipal] [Security.Principal.WindowsIdentity]::GetCurrent()).IsInRole([Security.Principal.WindowsBuiltInRole] "Administrator")) {
Write-Warning "请 ...
昨天分享的谷歌影像下载器你们是否在用？你们是否觉得好用？
今天聊另一个话题，是关于我的技术债的问题。
我本人并不是计算机科班出门，很多东西都是都是干中学。学得越多发现不会的越多。
去年我曾计划好好学无人机影像处理，好好学SAR，好好学rust，好好学这些那些。
我的好朋友一直说我怎么这么多精力？
实际上个人的精力是有限。年纪上去了，游戏我现在只打王者荣耀了，电脑游戏也半年没玩过了。所以我空闲的时候就学习，学不动了就开一把王者…
昨天有人在评论区问我会什么？我大概只会一点点代码。
写代码的初衷是改造这个世界。以前我不懂代码的时候，被for循环震撼了。等我有一定的编程基础后，用for循环去实现批量处理影像。
这几年，我写过几个工具。这些工具有明显的需求，并且可以减轻繁琐的手动操作。
为什么学无人机影像处理?
这是出于个人对未来的考虑？能在未来做什么？以后想做什么内容？
至于怎么学？先看看这个领域和自己会的东西有没有重合，相似的地方在哪里，然后复现别人的操作。
这和写论文的路数差不多的，复现操作，找到痛点，提出改进。
可惜的是，无人机影像处理、sar、rust这几个领域我都处于复现操作 ...
