修改服务端用什么工具
用于修改服务器的工具取决于具体的服务器类型、编程语言和所需的修改任务。
但在这两种情况下，以下是一些常用工具：
1 文本编辑器或集成开发环境
对于服务器端代码的修改，文本编辑器或IDE是基本工具。
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Visual Studio Code 和 Sublime Text 等文本编辑器，或者 Eclipse 和 IntelliJ IDEA 等 IDE 提供了代码高亮、语法检查和自动完成等功能，可帮助开发人员更高效地编写和修改代码。
2. 版本控制系统
版本控制系统是更改服务器端代码的重要工具，尤其是在团队中工作时。
Git是一种广泛使用的版本控制系统，可以记录代码中的每一次变更，让开发人员可以回溯到代码的任意版本，这对于代码的修改、测试、发布等过程非常有用。
3. 服务器管理软件
对于服务器的监控和管理，还需要一些专门的工具，比如Apache监控工具、Linux系统管理工具、云服务器管理工具等。
这些工具可以帮助开发者远程管理服务器，实时监控服务器的运行状态，包括CPU使用率、内存使用率等，还可以上传下载文件、执行命令等操作。
4 编程语言专用工具
如果服务器是基于特定编程语言开发的，那么该语言的开发工具也是必不可少的。
例如，Java有Eclipse和Maven等工具，Python有PyCharm和Anaconda等工具。
这些工具可以帮助开发人员调试、测试、打包和部署代码。
一般来说，用于修改服务器的工具有很多，开发者必须根据具体的需求和场景选择合适的工具。
从文本编辑器到集成开发环境，从版本控制系统到服务器管理软件，再到特定于编程语言的工具，这些工具共同构成了服务器端开发人员的工具箱。
Nerf三维重建Pytorch使用Pycharm运行0基础教程
本教程旨在引导您从头开始使用 Pytorch 和 Pycharm 成功执行 3D Nerf 重建项目。
首先您需要获取 Nerf 代码。
访问PaperCode网站（PaperCode URL在这里），在左侧输入“Nerf”，然后点击Enter。
在新页面上，找到并单击“SeeCode”。
进入后，向下滚动页面到红色标记的GitHub库。
要下载该库，您可以使用 git 命令或下载 zip 包。
下载并解压后，用Pycharm打开项目。
此时您已准备好采取下一步。
接下来，创建数据集。
返回 GitHub 存储库页面并向下滚动以阅读英文提示。
接下来，复制红色标记区域的，并使用pip命令将第三方库一一下载。
完成库安装后，请确保任何 .py 文件的导入说明中没有错误。
创建数据集时，请参阅 GitHub 页面上的指南。
获得数据后，请确保将其放置在模型目录中。
接下来，在pycharm中编辑run_nerf.py文件，将文件名由llff更改为nerf_llff_data，以避免执行错误。
建议使用GPU进行训练以加快过程。
运行程序，输入相关配置并开始训练。
根据显卡的性能，估计训练次数在20W左右，也就是18小时左右。
确保您的GPU环境配置正确，避免因资源不足而导致崩溃。
训练过程中，注意显存管理。
当显存快满时，程序会自动停止。
在停止点，锻炼状态将被保存以供以后恢复。
当您再次运行该程序时，锻炼将从您上次中断的地方继续。
训练完成后，您将收到 3D 重建的视频。
对于无法直接上传视频的情况，请参阅教程末尾的视频链接以查看结果演示。
如需下载数据集，请关注公众号，输入“nerf dataset”。
训练过程可能需要很长时间，预计需要2天才能完成20万次训练。
为了让您快速上手，我们还提供15万次的训练记录文件供您参考。
最后，如果您有兴趣使用GoogleColab进行训练，请关注以下文章以获取相关指导。
GoogleColab提供配备更强大GPU资源的云服务器，适合Nerf模型的高效训练。
