xiaotiig的博客

在 C++ 中，通常将函数的声明放在头文件（.h 文件）中，而将函数的定义放在对应的源文件（.cpp 文件）中。如果你将代码写在头文件中而没有对应的 .cpp 文件或者动态静态库，编译器会认为这些函数的定义在多个编译单元（即多个源文件）中重复了，从而导致冲突和编译错误。**解决方式：**将代码实现部分写到.cpp文件中。

有一个问题困扰了自己很久，当自己的电脑制作了一个网站，别人却不能访问？这是为什么？

是因为pytorch1.6的版本不支持gpu硬件RTX 3090，需要下载更高版本的pytorch才行。下载1.8以上版本的pytorch,算力要支持。报错信息：安装带gpu的pytorch的时候，

OpenCL使用gpu加速，可能和cuda冲突或者是其它原因导致，百度了半天没找到解决方式，chatgpt给的方式是关掉OpenCL，主要有两种方式。

使用web进行开发。

Xshell无法连接linux服务器

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_33754065/article/details/85981556?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromMachineLearnPai2%7Edefault-1.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlo

Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize解决方法如果tensorflow-gpu的版本是2.0.0，那直接用下面这5句代码就可以解决from tensorflow.compat.v1 import ConfigProtofrom tensorflow.compat.v1 import InteractiveSessionconfig = ConfigProto()

RuntimeError: The current Numpy installation (‘D:\anaconda\envs\tensorflow2.0gpu\lib\site-packages\numpy\init.py’) fails to pass a sanity check due to a bug in the windows runtime. See this issue for more information: https://tinyurl.com/y3dm3h86遇到这个问题：直

原因：GPU内存爆了解决方法，（1）减少输入的图像（2）限制gpu的大小,这种方法好像不行，搜了很多方法都不行（3）换成cpuimport osos.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’] = ‘-1’（4）python存在一些垃圾回收的问题，不会自动回收，在循环中手动清理垃圾。本人用第三种方法解决了这个问题...

参考下面解决了https://blog.youkuaiyun.com/libo1004/article/details/110850081然后安装https://blog.youkuaiyun.com/u010483897/article/details/79094290

按公式快速向下填充，直接双击黑色的十字

如何解决pycharm中无法显示seaborn.sns画图的问题import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltsns.distplot(train_data[‘Y’])123为啥点了运行之后看不到图呢？···因为，sns是matplotlib的一个高阶API，还记得怎么显示matplotlib的图吗？···对，加一句：plt.show()··...