早在初次接触 Linux 系统时就听闻过 Vim 的大名，但是当时只会连进入编辑和退出编辑都不会，印证了那句话：“生成随机字符串的最好方法是让新手尝试退出 Vim”。后来学会了基础的使用方法，终于可以使用 Vim 做一些简单的终端文字处理，但是面对一坨黑框和没有高亮的代码，改一句简单的代码都痛苦万分，于是找教程配置插件，终于将 Vim 打造成了高端的模样。下面的内容分为两部分，第一部分是 Vim 常用的操作合集，第二部分是 Vim 的配置方法。（可能会不断更新，毕竟 Vim 太需要折腾了）

Jetson Nano 是 arm 架构的处理器，Tensorflow 官网的安装教程无法适用，需要从 NVIDIA 官网下载专门的安装包。下面是在 Jetson Nano 上安装 Tensorflow2 的详细流程。

该教程使用 Anaconda 在 Windows 下配置基于 GPU 的 Tensorflow2 的运行环境。优点是不需要手动下载 NVIDIA CUDA 等底层支持包，一键安装；缺点是只支持 tf2.1 及以下的版本，conda 在安装高版本的 tf 不会自动补全显卡依赖。所以如果需要使用基于 GPU 的高于 2.1 版本的 tensorflow，建议按照 Tensorflow GPU支持 手动安装 NVIDIA Driver, CUDA, cuDNN SDK 等依赖。

最近打算利用假期时间学习《机器学习实战》（第二版）这本书，于是先从 GitHub 上下载了本书的源代码示例 (https://github.com/ageron/handson-ml2) ，按照 README.md 的指示用 anaconda 安装 tf2 环境，但是出了一些问题，花了很久才搞定，下面是踩过的坑的记录。