解决问题：当我们运行不同的代码时，可能会用到不同版本的Pytorch/Tensorflow，不同版本的Pytorch/Tensorflow在使用GPU时，对应不同的CUDA版本，这时候就需要安装不同的CUDA版本。在系统中安装多个版本的CUDA，比较麻烦，这时候就可以在虚拟环境里面直接安装CUDA。创建虚拟环境conda create -n name python=3.X激活虚拟环境source

JetBrains进入官网选择 Learning Tools -> For Students and Teachers根据上一步出现的画面，点击最下面的 Apply now然后就弹出申请信息的页面建议使用学生邮箱申请，很快的，填写好信息，然后点击下面的申请免费产品，就可以了在使用IDE的时候，使用学生邮箱登录，然后就可以获得一年的免费期限，一年之后再次申请即可。...

解决问题：当我们运行不同的代码时，可能会用到不同版本的Pytorch/Tensorflow，不同版本的Pytorch/Tensorflow在使用GPU时，对应不同的CUDA版本，这时候就需要安装不同的CUDA版本。在系统中安装多个版本的CUDA，比较麻烦，这时候就可以在虚拟环境里面直接安装CUDA。创建虚拟环境conda create -n name python=3.X激活虚拟环境source

UART、USART、I2C、SPI

解决问题：Pycharm中的Opencv没有代码提示在环境中安装opencv-python找到你安装opencv-python的所在环境然后打开环境文件夹（本地环境也好，虚拟环境也是一样）D:\Anaconda3\envs\tensorflow2.2\Lib\site-packages\cv2比如我的环境是一个虚拟环境，虚拟环境名是：tensorflow2.2，依次打开文件夹，找到cv2文件夹中的

通常我们打开Jupyter notebook，创建一个新文件，只有一个Python3（如下图），但是我们也会想使用自己创建的虚拟环境，那就需要下面的几个步骤啦！！！1、首先，先激活想要添加的虚拟环境，如下图1处，然后进入虚拟环境中，我这里是pytorch1.6，然后输入命令：pip install ipykernel ipython敲回车，开始安装2、出现下面的输出，表示上面的库已经安装成功3、然

解决问题：当我们运行不同的代码时，可能会用到不同版本的Pytorch/Tensorflow，不同版本的Pytorch/Tensorflow在使用GPU时，对应不同的CUDA版本，这时候就需要安装不同的CUDA版本。在系统中安装多个版本的CUDA，比较麻烦，这时候就可以在虚拟环境里面直接安装CUDA。创建虚拟环境conda create -n name python=3.X激活虚拟环境source

题外话：对自己最近一年多的学习做一个总结，方便日后查看，也希望可以帮助到需要的人，所有内容亲测有效。win10系统下：1、win+r，然后输入cmd，打开终端窗口2、输入命令：conda env list，可以查看当前已经安装的python环境base是anaconda自带的一个环境，其余两个是我后面自己安装的虚拟环境3、创建自己的环境：conda create -n pytorch1.7 pyt