在RTX 3050上安装Python 3.9、Anaconda、PyCharm、CUDA 11.6、cuDNN和Jupyter的详细步骤如下：

1. 安装Python 3.9：

   • 下载Python 3.9的安装包（Windows：https://www.python.org/downloads/windows/，macOS：https://www.python.org/downloads/mac-osx/，Linux：https://www.python.org/downloads/source/）。
   • 运行安装包，并按照向导进行安装。确保勾选“Add Python to PATH”选项。

2. 安装Anaconda：

   • 下载Anaconda的安装包（https://www.anaconda.com/products/individual）。
   • 运行安装包，并按照向导进行安装。确保勾选“Add Anaconda to my PATH environment variable”选项。

3. 安装PyCharm：

   • 下载PyCharm的安装包（https://www.jetbrains.com/pycharm/download/）。
   • 运行安装包，并按照向导进行安装。

4. 安装CUDA 11.6：

   • 访问NVIDIA官方网站（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads），下载对应操作系统的CUDA 11.6安装包。
   • 运行安装包，并按照向导进行安装。

5. 安装cuDNN：

   • 访问NVIDIA官方网站（https://developer.nvidia.com/rdp/form/cudnn-download-survey），注册并下载对应CUDA版本的cuDNN安装包。
   • 解压下载的安装包，并将其中的文件复制到CUDA的安装目录（默认为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6）的相应位置。

6. 安装Jupyter：

   • 打开命令行终端（Windows可以使用CMD或PowerShell，macOS可以使用终端）。
   • 运行以下命令安装Jupyter：

     pip install jupyter
     

安装完成后，可以在PyCharm中创建新的Python项目，并使用Anaconda提供的环境和包管理功能。可以使用Jupyter进行交互式编程和数据分析。在CUDA和cuDNN的安装配置正确的前提下，可以使用PyTorch、TensorFlow等深度学习框架进行GPU加速的开发和训练。