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【CUDA 编译 bug】ld: cannot find -lcudart

news 来源：原创 2025/6/27 12:22:51

我们使用 Conda 安装 pytorch 和 CUDA 环境之后，要用 Conda 的CUDA环境进行某个库编译时，出现了bug：

/mnt/data/home/xxxx/miniforge3/envs/GAGAvatar/compiler_compat/ld: cannot find -lcudart: No such file or directorycollect2: error: ld returned 1 exit statuserror: command '/mnt/data/home/xxxx/miniforge3/envs/GAGAvatar/bin/g++' failed with exit code 1[end of output]note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.ERROR: Failed building wheel for diff_gaussian_rasterization_32dRunning setup.py clean for diff_gaussian_rasterization_32d
Failed to build diff_gaussian_rasterization_32d
ERROR: ERROR: Failed to build installable wheels for some pyproject.toml based projects (diff_gaussian_rasterization_32d)
❯ which nvcc
/mnt/data/home/xxxx/miniforge3/envs/GAGAvatar/bin/nvcc
❯ echo $CUDA_HOME
/mnt/data/home/xxxx/miniforge3/envs/GAGAvatar
❯ echo $PATH
/home/xxxx/local/bin:/home/xxxx/local/bin:/mnt/data/home/xxxx/miniforge3/envs/GAGAvatar/bin:/mnt/data/home/xxxx/miniforge3/condabin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:/snap/bin
❯ echo $LD_LIBRARY_PATH
/mnt/data/home/xxxx/miniforge3/envs/GAGAvatar/lib:

去探查发现，这里的软链接出了问题：

❯ ls /mnt/data/home/xxxx/miniforge3/envs/GAGAvatar/liblibcudart.so  -> libcudart.so.12.1.55
libcudart.so.12
libcudart.so.12.1.105

继续探究发现，安装Pytorch时会安装 cuda-cudart=12.1.105

以下是按照Pytorch时会安装的所有以 pytorch 、 nvidia 为 channel 的包：

  + pytorch-mutex         1.0  cuda                          pytorch     Cached+ libcublas       12.1.0.26  0                             nvidia      Cached+ libcufft         11.0.2.4  0                             nvidia      Cached+ libcusolver     11.4.4.55  0                             nvidia      Cached+ libcusparse     12.0.2.55  0                             nvidia      Cached+ libnpp          12.0.2.50  0                             nvidia      Cached+ cuda-cudart      12.1.105  0                             nvidia      Cached+ cuda-nvrtc       12.1.105  0                             nvidia      Cached+ libnvjitlink     12.1.105  0                             nvidia      Cached+ libnvjpeg       12.1.1.14  0                             nvidia      Cached+ cuda-cupti       12.1.105  0                             nvidia      Cached+ cuda-nvtx        12.1.105  0                             nvidia      Cached+ ffmpeg                4.3  hf484d3e_0                    pytorch     Cached+ libjpeg-turbo       2.0.0  h9bf148f_0                    pytorch     Cached+ cuda-version         12.6  3                             nvidia      Cached+ libcurand       10.3.7.77  0                             nvidia      Cached+ libcufile        1.11.1.6  0                             nvidia      Cached+ cuda-opencl       12.6.77  0                             nvidia      Cached+ cuda-libraries     12.1.0  0                             nvidia      Cached+ cuda-runtime       12.1.0  0                             nvidia      Cached+ pytorch-cuda         12.1  ha16c6d3_6                    pytorch     Cached+ pytorch             2.4.1  py3.12_cuda12.1_cudnn9.1.0_0  pytorch     Cached+ torchtriton         3.0.0  py312                         pytorch     Cached+ torchaudio          2.4.1  py312_cu121                   pytorch     Cached+ torchvision        0.19.1  py312_cu121                   pytorch     Cached

而这是安装 cuda-toolkit-12.1.0 的包：

  + cuda-documentation           12.1.55  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ cuda-nvml-dev                12.1.55  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ libnvvm-samples              12.1.55  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ cuda-cccl                    12.1.55  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ cuda-driver-dev              12.1.55  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ cuda-profiler-api            12.1.55  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ cuda-cudart                  12.1.55  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ cuda-nvrtc                   12.1.55  0      nvidia/label/cuda-12.1.0       21MB+ cuda-opencl                  12.1.56  0      nvidia/label/cuda-12.1.0       11kB+ libcublas                  12.1.0.26  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ libcufft                    11.0.2.4  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ libcufile                   1.6.0.25  0      nvidia/label/cuda-12.1.0      782kB+ libcurand                  10.3.2.56  0      nvidia/label/cuda-12.1.0       54MB+ libcusolver                11.4.4.55  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ libcusparse                12.0.2.55  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ libnpp                     12.0.2.50  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ libnvjitlink                 12.1.55  0      nvidia/label/cuda-12.1.0       18MB+ libnvjpeg                  12.1.0.39  0      nvidia/label/cuda-12.1.0        3MB+ cuda-cupti                   12.1.62  0      nvidia/label/cuda-12.1.0        5MB+ cuda-cuobjdump               12.1.55  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ cuda-cuxxfilt                12.1.55  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ cuda-nvcc                    12.1.66  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ cuda-nvprune                 12.1.55  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ cuda-gdb                     12.1.55  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ cuda-nvdisasm                12.1.55  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ cuda-nvprof                  12.1.55  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ cuda-nvtx                    12.1.66  0      nvidia/label/cuda-12.1.0       58kB+ cuda-sanitizer-api           12.1.55  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ cuda-nsight                  12.1.55  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ nsight-compute           2023.1.0.15  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ cuda-cudart-dev              12.1.55  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ cuda-nvrtc-dev               12.1.55  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ cuda-opencl-dev              12.1.56  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ libcublas-dev              12.1.0.26  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ libcufft-dev                11.0.2.4  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ gds-tools                   1.6.0.25  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ libcufile-dev               1.6.0.25  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ libcurand-dev              10.3.2.56  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ libcusolver-dev            11.4.4.55  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ libcusparse-dev            12.0.2.55  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ libnpp-dev                 12.0.2.50  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ libnvjitlink-dev             12.1.55  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ libnvjpeg-dev              12.1.0.39  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ cuda-libraries                12.1.0  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ cuda-cupti-static            12.1.62  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ cuda-compiler                 12.1.0  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ cuda-nvvp                    12.1.55  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ cuda-command-line-tools       12.1.0  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ cuda-nsight-compute           12.1.0  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ cuda-cudart-static           12.1.55  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ cuda-nvrtc-static            12.1.55  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ libcublas-static           12.1.0.26  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ libcufft-static             11.0.2.4  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ libcufile-static            1.6.0.25  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ libcurand-static           10.3.2.56  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ libcusolver-static         11.4.4.55  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ libcusparse-static         12.0.2.55  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ libnpp-static              12.0.2.50  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ libnvjpeg-static           12.1.0.39  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ cuda-libraries-dev            12.1.0  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ cuda-libraries-static         12.1.0  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ cuda-visual-tools             12.1.0  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ cuda-tools                    12.1.0  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ cuda-toolkit                  12.1.0  0      nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached

这是安装 cuda-toolkit-12.1.1 的包：

  + cuda-documentation         12.1.105  0      nvidia/label/cuda-12.1.1       91kB+ cuda-nvml-dev              12.1.105  0      nvidia/label/cuda-12.1.1       87kB+ libnvvm-samples            12.1.105  0      nvidia/label/cuda-12.1.1       33kB+ cuda-cccl                  12.1.109  0      nvidia/label/cuda-12.1.1        1MB+ cuda-driver-dev            12.1.105  0      nvidia/label/cuda-12.1.1       17kB+ cuda-profiler-api          12.1.105  0      nvidia/label/cuda-12.1.1       19kB+ cuda-cudart                12.1.105  0      nvidia/label/cuda-12.1.1     Cached+ cuda-nvrtc                 12.1.105  0      nvidia/label/cuda-12.1.1     Cached+ cuda-opencl                12.1.105  0      nvidia/label/cuda-12.1.1       11kB+ libcublas                  12.1.3.1  0      nvidia/label/cuda-12.1.1      367MB+ libcufft                  11.0.2.54  0      nvidia/label/cuda-12.1.1      108MB+ libcufile                   1.6.1.9  0      nvidia/label/cuda-12.1.1      783kB+ libcurand                10.3.2.106  0      nvidia/label/cuda-12.1.1       54MB+ libcusolver              11.4.5.107  0      nvidia/label/cuda-12.1.1      116MB+ libcusparse              12.1.0.106  0      nvidia/label/cuda-12.1.1      177MB+ libnpp                    12.1.0.40  0      nvidia/label/cuda-12.1.1      147MB+ libnvjitlink               12.1.105  0      nvidia/label/cuda-12.1.1     Cached+ libnvjpeg                  12.2.0.2  0      nvidia/label/cuda-12.1.1        3MB+ cuda-cupti                 12.1.105  0      nvidia/label/cuda-12.1.1     Cached+ cuda-cuobjdump             12.1.111  0      nvidia/label/cuda-12.1.1      245kB+ cuda-cuxxfilt              12.1.105  0      nvidia/label/cuda-12.1.1      302kB+ cuda-nvcc                  12.1.105  0      nvidia/label/cuda-12.1.1       55MB+ cuda-nvprune               12.1.105  0      nvidia/label/cuda-12.1.1       67kB+ cuda-gdb                   12.1.105  0      nvidia/label/cuda-12.1.1        6MB+ cuda-nvdisasm              12.1.105  0      nvidia/label/cuda-12.1.1       50MB+ cuda-nvprof                12.1.105  0      nvidia/label/cuda-12.1.1        5MB+ cuda-nvtx                  12.1.105  0      nvidia/label/cuda-12.1.1     Cached+ cuda-sanitizer-api         12.1.105  0      nvidia/label/cuda-12.1.1       18MB+ cuda-nsight                12.1.105  0      nvidia/label/cuda-12.1.1      119MB+ nsight-compute           2023.1.1.4  0      nvidia/label/cuda-12.1.1      808MB+ cuda-cudart-dev            12.1.105  0      nvidia/label/cuda-12.1.1      381kB+ cuda-nvrtc-dev             12.1.105  0      nvidia/label/cuda-12.1.1       12kB+ cuda-opencl-dev            12.1.105  0      nvidia/label/cuda-12.1.1       59kB+ libcublas-dev              12.1.3.1  0      nvidia/label/cuda-12.1.1       76kB+ libcufft-dev              11.0.2.54  0      nvidia/label/cuda-12.1.1       14kB+ gds-tools                   1.6.1.9  0      nvidia/label/cuda-12.1.1       43MB+ libcufile-dev               1.6.1.9  0      nvidia/label/cuda-12.1.1       13kB+ libcurand-dev            10.3.2.106  0      nvidia/label/cuda-12.1.1      460kB+ libcusolver-dev          11.4.5.107  0      nvidia/label/cuda-12.1.1       51kB+ libcusparse-dev          12.1.0.106  0      nvidia/label/cuda-12.1.1      178MB+ libnpp-dev                12.1.0.40  0      nvidia/label/cuda-12.1.1      525kB+ libnvjitlink-dev           12.1.105  0      nvidia/label/cuda-12.1.1       15MB+ libnvjpeg-dev              12.2.0.2  0      nvidia/label/cuda-12.1.1       13kB+ cuda-libraries               12.1.1  0      nvidia/label/cuda-12.1.1        2kB+ cuda-cupti-static          12.1.105  0      nvidia/label/cuda-12.1.1       12MB+ cuda-compiler                12.1.1  0      nvidia/label/cuda-12.1.1        1kB+ cuda-nvvp                  12.1.105  0      nvidia/label/cuda-12.1.1      120MB+ cuda-command-line-tools      12.1.1  0      nvidia/label/cuda-12.1.1        1kB+ cuda-nsight-compute          12.1.1  0      nvidia/label/cuda-12.1.1        1kB+ cuda-cudart-static         12.1.105  0      nvidia/label/cuda-12.1.1      948kB+ cuda-nvrtc-static          12.1.105  0      nvidia/label/cuda-12.1.1       18MB+ libcublas-static           12.1.3.1  0      nvidia/label/cuda-12.1.1      389MB+ libcufft-static           11.0.2.54  0      nvidia/label/cuda-12.1.1      199MB+ libcufile-static            1.6.1.9  0      nvidia/label/cuda-12.1.1        3MB+ libcurand-static         10.3.2.106  0      nvidia/label/cuda-12.1.1       55MB+ libcusolver-static       11.4.5.107  0      nvidia/label/cuda-12.1.1       76MB+ libcusparse-static       12.1.0.106  0      nvidia/label/cuda-12.1.1      185MB+ libnpp-static             12.1.0.40  0      nvidia/label/cuda-12.1.1      143MB+ libnvjpeg-static           12.2.0.2  0      nvidia/label/cuda-12.1.1        3MB+ cuda-libraries-dev           12.1.1  0      nvidia/label/cuda-12.1.1        2kB+ cuda-libraries-static        12.1.1  0      nvidia/label/cuda-12.1.1        2kB+ cuda-visual-tools            12.1.1  0      nvidia/label/cuda-12.1.1        1kB+ cuda-tools                   12.1.1  0      nvidia/label/cuda-12.1.1        1kB+ cuda-toolkit                 12.1.1  0      nvidia/label/cuda-12.1.1        2kB

对比发现是 cuda-12.1.1 才对的上CUDA版本12.1的Pytorch。但是我们在安装的时候，先安装CUDA版本12.1的Pytorch，再安装 cuda-12.1.1 会出现冲突问题：

└─ pytorch-cuda is not installable because it requires└─ libcublas >=12.1.0.26,<12.1.3.1 , which conflicts with any installable versions previously reported.

也就是说，该死的CUDA版本12.1的Pytorch的 libcublas 需要适配 cuda-toolkit-12.1.0 ，但是其的 cuda-cudart 等库又需要适配 cuda-toolkit-12.1.1

可以看到 pytorch-cuda 强要求 libcublas >=12.1.0.26,<12.1.3.1，我们只好迁就 pytorch，安装12.1.0的CUDA，但是呢！我们可以修改Pytorch官方给出的 nvidia channel 为 nvidia/label/cuda-12.1.0

使用以下命令：

mamba install pytorch==2.4.1 torchvision==0.19.1 torchaudio==2.4.1 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia/label/cuda-12.1.0

其就会安装与我们安装的 cuda-toolkit-12.1.0 一样的一些 cuda 库了！

  + pytorch-mutex         1.0  cuda                          pytorch                      Cached+ libcublas       12.1.0.26  0                             nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ libcufft         11.0.2.4  0                             nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ libcusolver     11.4.4.55  0                             nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ libcusparse     12.0.2.55  0                             nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ libnpp          12.0.2.50  0                             nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ libnvjpeg       12.1.0.39  0                             nvidia/label/cuda-12.1.0        3MB+ cuda-cudart       12.1.55  0                             nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ cuda-nvrtc        12.1.55  0                             nvidia/label/cuda-12.1.0       21MB+ cuda-opencl       12.1.56  0                             nvidia/label/cuda-12.1.0       11kB+ libcufile        1.6.0.25  0                             nvidia/label/cuda-12.1.0      782kB+ libcurand       10.3.2.56  0                             nvidia/label/cuda-12.1.0       54MB+ cuda-cupti        12.1.62  0                             nvidia/label/cuda-12.1.0        5MB+ cuda-nvtx         12.1.66  0                             nvidia/label/cuda-12.1.0       58kB+ cuda-version         12.1  h1d6eff3_3                    conda-forge                    21kB+ ffmpeg                4.3  hf484d3e_0                    pytorch                      Cached+ libjpeg-turbo       2.0.0  h9bf148f_0                    pytorch                      Cached+ libnvjitlink     12.1.105  hd3aeb46_0                    conda-forge                    16MB+ cuda-libraries     12.1.0  0                             nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ cuda-runtime       12.1.0  0                             nvidia/label/cuda-12.1.0     Cached+ pytorch-cuda         12.1  ha16c6d3_6                    pytorch                      Cached+ pytorch             2.4.1  py3.12_cuda12.1_cudnn9.1.0_0  pytorch                      Cached+ torchtriton         3.0.0  py312                         pytorch                      Cached+ torchvision        0.19.1  py312_cu121                   pytorch                      Cached+ torchaudio          2.4.1  py312_cu121                   pytorch                      Cached

到这里，问题就解决了：我们之后要安装 pytorch-cuda 和 cuda-toolkit 时，只需要执行以下命令（顺序应该不重要了）：

mamba install pytorch==2.4.1 torchvision==0.19.1 torchaudio==2.4.1 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia/label/cuda-12.1.0
mamba install nvidia/label/cuda-12.1.0::cuda-toolkit -c nvidia/label/cuda-12.1.0

安装 cuda-toolkit 就相当于在安装完 pytorch-cuda 的需要的部分 cuda 库后，进行了补充安装，都是同一个 channel 的当然就不会有问题了

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一、函数指针 1.1 函数指针的概念 在 C 语言中&#xff0c;函数指针是指向函数的指针变量。每个函数在内存中都有一个起始地址&#xff0c;函数指针就存储了这个起始地址&#xff0c;通过函数指针可以调用相应的函数。 1.2 函数指针的定义 函数指针的定义语法如下&#xff1a;返…...

编程日记 2025/5/22 21:40:34

VSCode如何修改默认扩展路径和用户文件夹目录到其他盘以及微信开发工具如何修改扩展路径到其他盘

ps:因公司电脑c盘内存严重不足&#xff0c;而出本篇文章 1.Visual Studio Code 随着VsCode的使用时间的推移&#xff0c;安装的扩展以及数据逐步增多&#xff0c;导致c盘内存占用较大&#xff0c;所以这里将vscode的默认缓存路径等迁移到其他盘。 步骤如下 1.找到默认的存储…...

编程日记 2025/5/20 16:38:00

抽象类相关

抽象类的定义 抽象类 是一种特殊的类&#xff0c;它不能被实例化&#xff0c;只能作为基类来派生出具体类。抽象类至少包含一个纯虚函数 。纯虚函数是在函数原型前加上 0 的虚函数&#xff0c;表示该函数没有具体实现&#xff0c;必须由派生类来实现。 抽象类的作用 提供统…...

编程日记 2025/6/24 10:56:09

如何测试短信接口

目录 一、测试短信接口的基本流程 1. 了解短信接口文档 2. 使用工具测试短信接口 示例一&#xff1a;用 curl 测试 POST 请求 示例二&#xff1a;用 Postman 设置 POST 请求 3. 编写测试脚本&#xff08;Python 示例&#xff09; 二、测试类型和场景 ✅ 正常发送测试 …...

编程日记 2025/6/25 11:59:54

pycharm2024.3.2项目解释器选择问题

问题描述&#xff1a;已经选择了pyau虚拟环境的解释器&#xff0c;运行了conda activate pyau&#xff0c;但是为什么关闭pycharm2024.3.2软件重新启动后&#xff0c;打开终端是(base) PS D:\deepseektest> &#xff0c;为什么不是(pyau) PS D:\deepseektest> 解决问题&a…...

编程日记 2025/6/25 17:08:23

如何在 Dialog 中安全初始化 ECharts 并自动监听容器大小变化

如何在 Dialog 中安全初始化 ECharts 并自动监听容器大小变化 在使用 ECharts 的 Vue 项目中&#xff0c;我们常常会将图表放入弹窗&#xff08;如 Element UI 的 <el-dialog>&#xff09;中进行展示。但你是否遇到过以下问题&#xff1a; 图表初次显示尺寸异常&#x…...

编程日记 2025/6/25 4:49:02

如何借助ETL数据集成工具实现数据一致性？

主要可以从以下几个方面入手&#xff1a; 一、数据抽取阶段&#xff08;Extract&#xff09; 统一数据源连接方式&#xff1a;ETL工具通常支持多种数据源连接方式&#xff0c;如关系型数据库、非关系型数据库、文件系统、API接口等。在抽取数据时&#xff0c;要确保对各个数据…...

编程日记 2025/5/23 10:46:54

3.4/Q1，GBD数据库最新文章解读

文章题目&#xff1a;Burden of Carbon Monoxide Poisoning in Asian Countries From 1990 to 2021 and Its Projection Until 2030: An Analysis of the Global Burden of Disease Study 2021 DOI&#xff1a;10.2147/CLEP.S512786 中文标题&#xff1a;1990 年至 2021 年亚洲…...

编程日记 2025/6/25 12:33:20

【高中数学/古典概率】4红2黑六选二，求取出两次都是红球的概率

【问题】 袋子里装4只红球&#xff0c;2只黑球&#xff0c;大小完全相同&#xff0c;抽两次球&#xff0c;每次抽一只&#xff0c;抽出后不再放回&#xff0c;求取出的两次都是红球的概率。 【来源】 数林外传系列之《概率与期望》P20 单埻著 中国科学技术大学出版社 【数学…...

编程日记 2025/6/27 15:46:50

机器人操作中的生成式 AI：综述（上）

25年3月来自香港大学、香港理工、香港科大、浙大和清华大学的论文“Generative Artificial Intelligence in Robotic Manipulation: A Survey”。 本综述全面回顾机器人操作领域生成学习模型的最新进展&#xff0c;并探讨该领域的关键挑战。机器人操作面临着关键瓶颈&#xff…...

编程日记 2025/6/25 21:05:56

Spring AI 核心概念

本文是对Spring AI中涉及到的AI相关核心概念的介绍&#xff0c;笔者结合LangChain、LlamaIndex的使用经验&#xff0c;尝试尽可能清晰的把这些概念解释清楚. 读者也可以参考官方文档作为补充. 模型 提到AI模型&#xff0c;我们的第一印象一定是GPT,DeepSeek这样的大语言模型(…...

编程日记 2025/6/25 8:21:17

第53.5讲 | 小项目实战：用 SHAP 值解释农作物产量预测模型 [特殊字符][特殊字符]

目录 ✅ 项目背景 &#x1f4e6; 所用工具 &#x1f4c1; 数据字段&#xff08;模拟&#xff09; &#x1f9d1;‍&#x1f4bb; 代码实现步骤 &#x1f3af; 解读与启发 &#x1f9e0; 项目拓展建议 ✅ 项目背景 我们使用一个简化的玉米产量数据集&#xff08;可模拟实…...

编程日记 2025/6/25 18:52:09

Linux编译器-gcc/g++使用

1.预处理&#xff08;进行宏替换&#xff09; -E开始进行程序编译&#xff0c;在预处理做完的时候&#xff0c;停下来 2.编译&#xff08;生成汇编&#xff09; -S 开始编译&#xff0c;编译做完了就停下来 3.汇编&#xff08;生成机器可识别代码&#xff09; -c 开始翻译汇编…...

编程日记 2025/6/24 19:19:00

SEO的关键词研究与优化 第二章

回顾上一篇文章, 3. 关键词评估和选择 关键词评估和选择是SEO策略中至关重要的一步。这个过程不仅仅是选择搜索量最高的词&#xff0c;而是要在多个因素之间找到平衡&#xff0c;以确定最有价值的关键词。 3.1 搜索量分析 搜索量是评估关键词潜力的首要指标&#xff0c;但它不应…...

编程日记 2025/6/25 8:29:54

数据结构数组

数组特点 内存是连续的,所以地址可以偏移&#xff0c;支持下标访问。 优点 下标访问&#xff08;随机访问&#xff09;的时间复杂度是O(1)&#xff0c;末尾增加和删除元素的时间复杂度是O(1)。 访问元素前后相邻位置方便&#xff0c;因为数组每个位置内存是连续的&#xff…...

编程日记 2025/6/26 1:25:09

vscode插件系列-2、认识vscode

​ 这一章&#xff0c;我将带你重新认识vscode 一、工作区划分 1、活动条&#xff08;Activity Bar&#xff09; 活动条是一个核心的导航&#xff0c;扩展可以通过在View Containers中配置&#xff0c;从而渲染Views中的视图。 具体来说就是在package.json中配置如下&…...

编程日记 2025/6/24 22:12:16

Java学习手册：TCP 协议基础

一、TCP 协议概述 TCP&#xff08;Transmission Control Protocol&#xff0c;传输控制协议&#xff09;是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议&#xff0c;它在 IP 协议的基础上提供了可靠的 数据传输服务。TCP 通过三次握手建立连接&#xff0c;通过四次挥手…...

编程日记 2025/6/27 21:05:19

摘要 | 李录在北大光华管理学院的演讲《价值投资》

李录在北大光华管理学院的演讲《价值投资》是中文投资领域极具影响力的经典内容&#xff0c;尤其是2019年11月的演讲版本。该演讲视频时长90分钟&#xff0c;主要内容围绕价值投资的理论框架、实践难点以及在中国市场的应用展开。以下是该演讲的核心要点解析&#xff1a; 一、价…...

编程日记 2025/6/26 3:57:10

让Docker端口映射受Firewall管理而非iptables

要让Docker容器的端口映射受系统防火墙(如firewalld或ufw)管理&#xff0c;而不是直接通过iptables&#xff0c;可以按照以下步骤配置&#xff1a; 方法一&#xff1a;禁用Docker的iptables规则 &#xff08;1&#xff09;编辑Docker配置文件&#xff1a; vi /etc/docker/da…...

编程日记 2025/6/25 23:32:46

数据库数据删除与修改实验

数据库数据删除与修改实验 在数据库原理的学习中&#xff0c;数据的删除与修改是核心操作技能。通过“删除修改数据”实验&#xff0c;我系统实践了 SQL 中 UPDATE 和 DELETE 语句的多种应用场景&#xff0c;从基础语法到复杂业务逻辑处理&#xff0c;积累了丰富的实战经验。本…...

编程日记 2025/6/27 22:49:59

多回路电表如何革新电力监控？安科瑞技术深度解析

安科瑞顾强 安科瑞电气股份有限公司作为国内领先的能源管理方案提供商&#xff0c;其多回路智能电表系列&#xff08;如AMC200、AMC300L、ADW200-D10-4S等&#xff09;凭借多回路计量、高精度测量、无线物联等核心优势&#xff0c;在工业、商业及智能电网领域广泛应用。以下从…...

编程日记 2025/6/26 14:25:41

【云计算】云计算中IaaS、PaaS、SaaS介绍

0 随着云计算、大数据、人工智能发展迅速&#xff0c;布局“云”已经是互联网企业共识。云计算的服务类型分为三种&#xff0c;分别为IaaS、PaaS、SaaS&#xff0c;这三个分别是什么意思&#xff0c;今天做一个简单的介绍和了解。 一、云计算 云计算是用户需求通过Internet获…...

编程日记 2025/6/25 17:28:17

Ubuntu中选择Python虚拟环境

背景 在Ubuntu系统中&#xff0c;如果希望通过一个简单的命令&#xff08;例如activate&#xff09;快速查找并激活Python虚拟环境&#xff0c;是可以通过Bash脚本实现的。该脚本的核心功能包括&#xff1a;递归扫描用户家目录&#xff08;~&#xff09;中所有非隐藏文件夹&am…...

编程日记 2025/4/26 19:46:57

Nginx 安装与配置全流程指南（2025 最新版）

一、环境准备与依赖安装 1.1 系统要求 操作系统&#xff1a;支持主流 Linux 发行版&#xff08;Ubuntu 20.04/CentOS 7/Debian 10&#xff09;硬件配置&#xff1a;内存 ≥512MB&#xff0c;磁盘 ≥10GB 可用空间&#xff08;建议使用 SSD&#xff09;网络要求&#xff1a;开…...

编程日记 2025/6/25 16:34:46

WAMP设置外网访问

系统&#xff1a;windows 软件&#xff1a;wampserver 设置允许外网访问 1.修改apache的httpd-vhosts.config # Virtual Hosts # <VirtualHost _default_:80>ServerName localhostServerAlias localhostDocumentRoot "${INSTALL_DIR}/www"<Directory "…...

编程日记 2025/6/26 8:17:37

NXP----SVR5510芯片layout设计总结

​ 1&#xff0c;Pinout Information&#xff1a; ​ VR5510是S32G应用处理器的拟议电源管理集成电路&#xff08;PMIC&#xff09;。它是一款汽车多输出PMIC&#xff0c;主要用于网关、ADAS、V2X和信息娱乐应用。下面的方框图展示了其主要特点。 2&#xff0c;封装设计&…...

编程日记 2025/6/26 12:08:55

面试之消息队列

消息队列场景 什么是消息队列&#xff1f; 消息队列是一个使用队列来通信的组件&#xff0c;它的本质就是个转发器&#xff0c;包含发消息、存消息、消费消息。 消息队列怎么选型&#xff1f; 特性ActiveMQRabbitMQRocketMQKafka单机吞吐量万级万级10万级10万级时效性毫秒级…...

编程日记 2025/6/26 22:32:27