背景在vs2019 c++项目中使用libtorch，为加快算法速度，将算法中模型和输入放入GPU进行运算。问题描述使用torch::cuda::is_available()，检查gpu是否可用时，下方出现红色波浪线，无法完成编译。解决方法在程序顶部添加头文件#include <torch/torch.h>错误即可解决！！-------------------------------e

环境配置vs2019+libtorch1.9.0+opencv3.4.2+cuda11.0+cudnn8.0（实测可用，不踩坑）须知Libtorch版本需与pytorch版本兼容（最好一致），系统下载与pytorch版本相同的CUDA和Cudnn,否则导入模型将出错。若想使程序在GPU上运行，需下载GPU版libtorch,其也支持cpu运行。文中给出图片或许版本与标题不一致，不影响实际操作，作者

详细介绍了如何实现python与Halcon的联合法1：导入python版halcon库，复现代码法2：封装函数，直接调用.hdev文件

前言本博客主要记录如何在完成anaconda下载后进行基础环境搭建。流程1 打开anaconda prompt初始界面：2 创建自己的虚拟环境可以看到初始界面的环境为base。但不建议直接在base环境配置，最好创建一个新的虚拟环境去放置所需要的库。运行下指令：conda create --name env_name python=3.7如：myenv：虚拟环境的名字python=3.7 ：默认安

前言运行python项目时，明明所需要的库已经安装好了，但是还是报错。检查python解释器，发现问题原因。–>无解释器或者解释器不对方法1打开interpreter setting，发现默认使用的解释器为base环境下python，而不是新建环境下的python打开下拉菜单，可以看到可以选择的python，选择对应环境下的python即可。2若interpreter setting 里没有

前言本博客主要记录如何在完成anaconda下载后进行基础环境搭建。流程1 打开anaconda prompt初始界面：2 创建自己的虚拟环境可以看到初始界面的环境为base。但不建议直接在base环境配置，最好创建一个新的虚拟环境去放置所需要的库。运行下指令：conda create --name env_name python=3.7如：myenv：虚拟环境的名字python=3.7 ：默认安

C++Qt中其他类调用主窗口类中的ui控件，或成员变量

利用anaconda创建新环境时报错：Executing transaction: failedERROR conda.core.link:_execute(502): An error occurred while installing package 'conda-forge::setuptools-65.5.1-pyhd8ed1ab_0'.FileNotFoundError(2, '系统找不

前言在anaconda prompt进行创建虚拟环境或者conda安装库时，solving environment一直转动，最终出现solving environment failed，并显示CondaHTTPError问题描述解决方法：在anaconda prompt 中输入：conda config --show-sources在出现的对应文件位置，找到condarc文件，使用记事本打开。内部

前言运行python项目时，明明所需要的库已经安装好了，但是还是报错。检查python解释器，发现问题原因。–>无解释器或者解释器不对方法1打开interpreter setting，发现默认使用的解释器为base环境下python，而不是新建环境下的python打开下拉菜单，可以看到可以选择的python，选择对应环境下的python即可。2若interpreter setting 里没有