diff --git a/Software/Applications/Anaconda/Anaconda_使用说明.md b/Software/Applications/Anaconda/Anaconda_使用说明.md
new file mode 100644
index 0000000..bb2f92c
--- /dev/null
+++ b/Software/Applications/Anaconda/Anaconda_使用说明.md
@@ -0,0 +1,87 @@
+# Anaconda 使用说明
+
+Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows 系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本 python 并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda 利用工具 / 命令 conda 来进行 package 和 environment 的管理，并且已经包含了 Python 和相关的配套工具。
+
+这里先解释下 conda、anaconda 这些概念的差别。conda 可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。包管理与 pip 的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的 python 并可以快速切换。Anaconda 则是一个打包的集合，里面预装好了 conda、某个版本的 python、众多 packages、科学计算工具等等，所以也称为 Python 的一种发行版。其实还有 Miniconda，顾名思义，它只包含最基本的内容——python 与 conda，以及相关的必须依赖项，对于空间要求严格的用户，Miniconda 是一种选择。
+
+## 1.安装
+
+编辑 ~/.bash_profile 添加：
+
+```bash
+export PATH="/opt/anaconda/bin/:$PATH"
+```
+
+```bash
+yaourt -S anaconda
+source .bash_profile
+mkdir -p .conda/envs
+mkdir -p .conda/pkgs
+touch ~/.condarc
+```
+
+编辑 ~/.condarc 如下：
+
+```bash
+channels:
+  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
+  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
+  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
+  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
+  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
+  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
+  - defaults
+ssl_verify: true
+show_channel_urls: true
+default_channels:
+  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
+  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
+  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
+custom_channels:
+  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
+  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
+  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
+  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
+  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
+  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
+envs_dirs:
+  - ~/.conda/envs
+pkgs_dirs:
+  - ~/.conda/pkgs
+```
+
+然后：
+
+```bash
+conda clean -i
+```
+
+## 2.使用
+
+### 2.1.Conda 命令
+
+Conda 是 Anaconda 系统中最重要的命令，可以对环境进行管理，包括：创建、激活、退出、删除等。也可以对包进行管理，包括：安装、查看、更新、移除等。
+
+```bash
+# 创建环境：conda 会自动寻找 2.7.x 中的最新版本
+sudo conda create -n <env name> python=2.7
+conda create --prefix=/<path>/<to>/<env name> python=3.6
+# 激活环境
+source activate <env name>
+# 退出环境
+conda deactivate
+# 删除环境
+sudo conda remove -n <env name> --all
+# 查看环境
+conda info --envs
+# 查找包
+conda search <pkg name>
+# 安装包
+conda install <pkg name>{=[version]}
+# 查看已安装的包
+conda list
+# 更新包
+conda update <pkg name>
+# 移除包
+conda remove <pkg name>
+```
diff --git a/Software/Applications/Docker/Docker_安装和使用.md b/Software/Applications/Docker/Docker_安装和使用.md
index 62225c9..295db7a 100644
--- a/Software/Applications/Docker/Docker_安装和使用.md
+++ b/Software/Applications/Docker/Docker_安装和使用.md
@@ -87,10 +87,6 @@ Docker 的主要管理对象是镜像和容器，镜像是静态对象，保存
 docker search [option] <keyword>
 # 从 https://hub.docker.com 拉取镜像
 docker pull <name>[:tag]
-# 如
-docker pull ubuntu:16.04
-docker pull ubuntu:18.04
-docker pull ubuntu:20.04
 # 运行某镜像并为之创建容器
 docker run <image name/id>
 # 运行某镜像，为之创建容器，将宿主机端口影射到容器端口，并将宿主机的某目录挂载到容器的对应目录下
@@ -101,6 +97,8 @@ docker run -it -P --name=<a container name> --privileged -v <host dir>:<containe
 docker run --net=<bridge/host/container:container name or id/none> -it -v <host dir>:<container dir> <image name/id> /bin/bash
 # 允许容器访问 usb 总线，允许容器通过 adb 连接 android 设备
 docker run -it -P --name=<a container name> --privileged -v /dev/bus/usb:/dev/bus/usb <image name/id> /bin/bash
+# 映射 Nvidia GPU
+docker run -it -P --name=<a container name> --privileged --device /dev/nvidia0:/dev/nvidia0 <image name/id> /bin/bash
 # 查看正在运行的容器
 docker ps
 # 提交针对某容器的修改，将其保存为镜像
@@ -190,3 +188,17 @@ Container 网络模式是 Docker 中一种较为特别的网络的模式。处
 pip install runlike
 runlike -p <container name/id>
 ```
+
+## 7.常用镜像
+
+```bash
+# Ubuntu
+docker pull ubuntu:16.04
+docker pull ubuntu:18.04
+docker pull ubuntu:20.04
+# Nvidia CUDA
+docker pull nvidia/cuda:10.2-cudnn7-runtime-ubuntu16.04
+# Tensorflow 1
+docker pull tensorflow/tensorflow:1.11.0-py3
+docker pull jupyter/tensorflow-notebook:17aba6048f44
+```
diff --git a/Software/System/Linux/Editions/Ubuntu/Ubuntu_系统升级.md b/Software/System/Linux/Editions/Ubuntu/Ubuntu_系统升级.md
index 82ddb07..ac79a7a 100644
--- a/Software/System/Linux/Editions/Ubuntu/Ubuntu_系统升级.md
+++ b/Software/System/Linux/Editions/Ubuntu/Ubuntu_系统升级.md
@@ -6,6 +6,8 @@
 
 ```bash
 lsb_release -a
+# Or
+cat /etc/issue
 ```
 
 ## 2.从命令行升级