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大家好，我是Python进阶者。
一、前言
前几天在Python最强王者交流群【钟爱一生】问了一个Python调试的问题。问题如下：
各位大神，我调试代码时，点击单步执行我的代码后，怎么就停在已连接上了呢？
二、实现过程
这里【隔壁😼山楂】给了一个指导，如下所示：
【隔壁😼山楂】：while循环卡死了？你重新跑呢？
【钟爱一生】：我把Pycharm退出重进。在anaconda建立的虚拟环境中无法调试，在安装的python环境中可以调试
【隔壁😼山楂】：不应该吧，我都是在anaconda中建立的虚拟环境中操作
【钟爱一生】：应该是配置不对
【隔壁😼山楂】：看下你pycharm中的环境，能直接运行吗
【钟爱一生】：能运行
【郑煜哲·Xiaopang】：i 恒等于 0，永远小于10，当然死循环了
【钟爱一生】：上面的环境不能调试，下面的可以调试，改成这个也不行的，pycharm终端环境也是虚拟环境。
【隔壁😼山楂】：看下你怎么操作，录个屏吧
【钟爱一生】：第一个是虚拟环境，第二个是Python环境。
【钟爱一生】：找出来原因了，应该是我原来那个项目是在python环境下创建的，我刚才在虚拟环境创建了一个新的项目就可以了，谢谢各位大佬！
顺利地解决了粉丝的问题。
后来【莫生气】也给了三种方法，其实历史文章中有写，这里继续放上来，给大家参考学习，屡试不爽。
如果你也有类似这种Python相关的小问题，欢迎随时来交流群学习交流哦，有问必答！
【送书】
★一句话介绍★ |
AI技术新风向标 一本书搞懂RAG原理+框架+应用实战 |
★关键词★ |
RAG 检索增强生成 大语言模型 大模型 多模态 提示词 Prompt |
★目标读者★ |
大模型的从业者和爱好者 |
★核心卖点★ |
1.解锁大语言模型和RAG技术的秘密，带读者深入理解文档搜索的应用 2.深入浅出地介绍了从文档分块到向量检索的全过程 3.结合实践案例，帮助读者将RAG技术快速应用于实际工作中
本书全面剖析了RAG（检索增强生成）技术，从文档的分块与向量化，到利用深度学习模型进行高效检索，再结合Prompt技术实现精准响应，每一步骤都通过清晰的逻辑与实例展示。书中不仅详细介绍了大语言模型的核心原理，还涵盖了PyTorch编程基础、深度学习理论与NLP技术。配合实际项目，如PDF阅读器的构建、Streamlit与Gradio可视化工具的使用，帮助读者将理论应用于实践，是学习RAG技术与大语言模型应用的必备指南。 |
★内容简介★ |
本书详细解析了RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术及其应用，从文档的分块与向量化，到利用深度学习模型进行向量检索，再到结合Prompt技术以实现精准响应，每个知识点都有清晰的逻辑阐述与实践案例；同时，介绍了PyTorch编程基础与深度学习核心概念。此外，本书还涵盖了一系列实用技术，如Web可视化工具Streamlit与Gradio的使用，以及如何利用这些工具快速构建交互式界面，直观展示RAG技术的效果。最后，通过动手实现PDF阅读器的实例，读者能亲自体验从理论到实践的过程，加深对RAG技术的理解与掌握。 本书内容通俗易懂，适合对文档搜索和RAG应用感兴趣的读者阅读，也可以作为从事大语言模型相关工作的人员的参考书。
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★作者简介★ |
陈明明 数据科学博士，研究方向为自然语言处理、深度学习及贝叶斯统计；曾就职于微软，从事自然语言处理和人工智能的开发工作。
潘翔 计算机应用博士，研究方向为卷积网络、大数据分析、大语言模型、多模态数据分析；主持了国家自然科学基金、浙江省科学技术厅等重点项目，在IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics、《计算机学报》等期刊和国际会议上发表30多篇论文；目前就职于浙江工业大学计算机科学与技术学院。
戴弘毅 毕业于维克森林大学和波士顿大学，研究方向为自然语言处理、深度学习及金融市场分析。 |
三、总结
大家好，我是Python进阶者。这篇文章主要盘点了一个Python调试的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
最后感谢粉丝【向阳】提出的问题，感谢【吴超建】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。
【提问补充】温馨提示，大家在群里提问的时候。可以注意下面几点：如果涉及到大文件数据，可以数据脱敏后，发点demo数据来（小文件的意思），然后贴点代码（可以复制的那种），记得发报错截图（截全）。代码不多的话，直接发代码文字即可，代码超过50行这样的话，发个.py文件就行。
大家在学习过程中如果有遇到问题，欢迎随时联系我解决（我的微信：pdcfighting1），应粉丝要求，我创建了一些高质量的Python付费学习交流群和付费接单群，欢迎大家加入我的Python学习交流群和接单群！
小伙伴们，快快用实践一下吧！如果在学习过程中，有遇到任何问题，欢迎加我好友，我拉你进Python学习交流群共同探讨学习。
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