在CentOS 7环境下，如何利用Anaconda环境管理器来安装和配置Dlib及face_recognition库？请详细说明依赖管理与环境隔离的步骤。

对于在CentOS 7系统上利用Anaconda环境管理器来安装和配置Dlib及face_recognition库，以及管理依赖与环境隔离的详细步骤，可以参考以下指南。首先，下载并安装Anaconda，推荐使用最新的Anaconda 3版本。安装过程中请确保将Anaconda添加到系统的PATH环境变量中，以便能够全局使用conda命令。

参考资源链接：[CentOS 7下使用Anaconda安装Dlib与face_recognition详细教程](https://wenku.csdn.net/doc/90tw5bma7j?spm=1055.2569.3001.10343)

系统更新和依赖安装是重要的前置步骤。更新你的系统并安装以下依赖：cmake、Python、NumPy、gcc、gtk2-devel、libdc1394-dev等。这些依赖项对于后续编译安装Dlib和face_recognition至关重要。确保通过`conda install <package>`或`pip install <package>`安装所有Python依赖，避免系统级别的依赖冲突。

使用conda创建一个新环境来隔离开发环境，可以命名为'dlibenv'，并指定Python版本，例如`conda create -n dlibenv python=3.6`。激活这个新环境使用命令`conda activate dlibenv`。在该环境中，你将安装Dlib和face_recognition，以及任何其他需要的库，确保这些操作不会影响到系统中的其他Python项目。

安装Dlib时，先下载预编译的二进制文件或从源代码编译。在conda环境内安装Dlib可能需要先解决其所有依赖，如 Boost、OpenCV等。可以通过conda-forge或其他适合的channel搜索并安装它们。构建Dlib时，使用cmake进行配置和编译。安装完成后，使用Python测试安装是否成功。

对于face_recognition库，建议在已配置好的Dlib环境下进行安装。使用conda或pip安装face_recognition，如果使用pip安装，需确保所有C扩展编译依赖项都已满足。安装完成后，执行简单的face_recognition命令行测试，以验证安装是否成功。

最后，如果需要对不同的项目使用不同版本的依赖库，可以创建多个conda环境，每个环境包含一套独立的依赖库版本，从而实现高度的环境隔离。如果在安装过程中遇到问题，可以参考《CentOS 7下使用Anaconda安装Dlib与face_recognition详细教程》来解决常见的安装问题，或进一步深入学习Anaconda环境的管理方法。

参考资源链接：[CentOS 7下使用Anaconda安装Dlib与face_recognition详细教程](https://wenku.csdn.net/doc/90tw5bma7j?spm=1055.2569.3001.10343)