在一个功能包中，将类的函数定义与声明分开文件写，用 main.cpp 调用类的声明和定义分开文件下，按之前那么处理、分布查看只加这个，先生成 library编译成功类的声明和函数定义分开写的生成了这个文件继续加 main.cpp 的只加这个报错，很多都没定义加上这个这一条最后去掉了编译也成功 ，在使用自己的 msg 头文件时，必须添加 add_dependencies，否则找不到自定义的 msg

MT7925 的网卡很多都在 ubuntu 中出现 wifi 可用但 蓝牙不可用 的情况（这之中还有不少都是联想笔记本），这是因为 linux 错误地将 MT7925 识别为媒体设备，并没有被 BTUSB 内核模块加载，干扰了蓝牙功能。曾经，在电脑刚开机时执行下列两条指令，蓝牙会短暂生效，但会在锁屏后或者关闭蓝牙后就无法再使用蓝牙。因为 蓝牙 和 wifi 通常在某一模块，因此可以通过查看无线网卡

一句话总结：在 ubuntu 安装好 nvidia 驱动后，创建 docker 容器一定要同时使用参数 `--gpus=all` 和 `-e NVIDIA_DRIVER_CAPBILITIES=all`。

这是因为在第一次安装 nvidia 驱动时，禁用了 ubuntu 自带的 nouveau 驱动，但是 nvidia 驱动又没有安装成功。也正是排查这个问题时，意识到自己的电脑是双显卡，一直使用的混合模式，大部分情况下使用的是 intel 核显而非 nvidia 独显。一句话总结：BIOS 中开启独显模式，卸载已安装的 nvidia 驱动，重装 open 版本的 nvidia 驱动。上述问题解决后，

上述回答说 python3.13 存在 bug，所以我卸载 python3.14 重装 python3.12。笔者在本地电脑配置 GPU 加速的 pytorch 环境，步骤如下。

给刚才新添加的两行 deb 添加 [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg]，问题似乎是因为官方使用 ubuntu18.04 作为基础仓库，所以安装文档中提供的源列表的 URL 是不对的；，所以选择 pytorch/pytorch:1.1.0-cuda10.0-cudnn7.5-runtime，其中，li