【代码】paddle模型推理（Python）

使用LlamaIndex + 本地LLM实现本地RAG的时候报上面的错误，一直以为是ollama端口占用报错。后面发现是llama3.1:8b太大报的错。但奇怪的是使用langchain+llm+faiss用的也是llama3.1:8b模型，跑起来没啥问题，才占了6G（显卡12G)

include "opencv2/opencv.hpp"的时候在vscode里面会显示没有这个头文件，导致运行不了。方法1.鼠标放到红色波浪线位置，会有一个快速修复，点开之后将OpenCV的路径添加进去。如果是使用云服务器的话，由于图形界面的问题，使用cv::show来显示图片会报错。注：这里需要安装gflags，

解决方法：修改通过编码保存的格式为GBK。

解决方法：修改通过编码保存的格式为GBK。

python+opencv实现任意旋转图片角度

原因：安装docker的时候勾选的是Hyper-V而不是WSL,重新安装docker desktop的时候勾选WSL就解决了。具体原因还是不太清楚，可能是wsl对于驱动的支持比Hyper-V更好。Windows系统在使用docker创建容器加载Gpu的时候报这个错误，显示找不到该文件，但查看本地又有这个文件。

本文介绍了使用uv工具管理Python MCP服务器的安装配置流程。首先创建conda虚拟环境并安装uv库，然后建立项目文件夹，通过uv命令初始化项目结构并创建虚拟环境，最后添加mcp库并验证安装。该方法为Python环境下MCP服务器的部署提供了系统化的解决方案。

报错信息：pycuda._driver.LogicError: explicit_context_dependent failed: invalid device context - no currently active context?解决方法：初始化pycuda,在代码加入这一行。

解决方法：标注完多边形之后，点击界面右上角的重新识别，然后重启软件。再打开就会发现标注变多了，然后将自己开始标注的删掉，只留下重新识别后生成的标注。比如下面这张图，多边形标注完之后，再导出识别结果，在crop_img文件夹里面却没有。可以发现重新生成的标注都是矩形或斜矩形，这时候再导出识别结果就会在crop_img里面存图了。1.默认读图方式是cv2.imread()，不支持中文路径，所以标注的文