先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7

深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上Python知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你需要这些资料，可以添加V获取：vip1024c （备注Python）

正文

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深度学习需要使用使用GPU加速，在安装tensorflow之前需要根据选用的版本安装

就我的经验而言，CUDA的安装在Linux上比Windows10上的安装坑多了些。一开始使用Ubuntu18.04.4安装CUDA两次都失败了，查找原因是Ubuntu18.04.4内核不满足要求，因此在安装之前一定要首先查看官方的安装文档，不需要首先安装显卡驱动，安装CUDA时会自动安装一个NVIDIA的显卡驱动。

安装前准备

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根据官方文档的介绍，在安装前检查操作系统环境。

1. 验证GPU

$ lspci | grep -i nvidia

2. 验证Linux版本信息

$ uname -m && cat /etc/*release

3. 验证是否安装gcc编译器

$ gcc --version

如果没有安装，需要首先安装gcc

4. 验证系统内核

$ uname -r

安装CUDA

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在官方网站找到所需版本进行下载安装。

选择完成后，在官方页面中Base Installer栏中会显示安装的具体步骤。

这里也可以选择runfile安装方式，据说坑会少点。

在第二步时，只需要将替换为自己的版本即可，或者在第一步完成后，最后会提示下一步安装命令，复制执行即可，接下来仍然按照Base Installer3、4步骤来就可以。

CUDA相关配置修改

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安装完成后需要重启，才能使安装生效。

重启完成后，验证显卡驱动是否完成：

$ nvidia-smi

如果打印出显卡信息，表示安装成功。

然后验证CUDA是否安装成功。

$ nvcc -V

如果提示

Command ‘nvcc’ not find ,but can be installed with:

sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

千万不要直接执行这个提示的命令，有可能只是没有将CUDA的编译器添加到环境变量中。

进入/usr/local中查看是否包含有cuda-10.1的目录：

$ cd /usr/local/

$ ls

如存在cuda-10.1目录，进入此目录，运行nvcc查看cuda是否安装成功：

$ cd cuda-10.1

$ ls

$ ./bin/nvcc -V

打印如下信息表明安装成功

最后将nvcc编译器添加到环境变量中：

$ vim ~/.bashrc

在其中添加：

使配置文件生效

$ source ~/.bashrc

安装cudnn

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官方下载cudnn，下载cudnn需要注册账号，然后选择匹配CUDA版本的cudnn下载，有两种安装方式，下载黑色框文件使用tar方式安装，下载红色框使用deb方式安装，第二种方法包含测试用例。参考官方安装教程。

方法一

1. 解压缩

$ tar -xzvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgz #这里的安装包需要替换为自己下载的版本

2. 复制文件

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三、全套PDF电子书

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网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

需要这份系统化的资料的朋友，可以添加V获取：vip1024c （备注python）

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！
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[外链图片转存中…(img-N4mmy3P8-1713191732212)]

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