1.前提，在win11中安装好DockerDesktop2.在WindowsPowerShell中加载镜像dockerload-iF:\docker\test1_tar.tar3.在Vscode里安装Docker插件和DevContainers插件4.在WindowsPowerShell中运行镜像dockerrun-t -iimage_test15.SourceControl中打开项目文件夹 6.激活打包的conda环境condaactivatepytorch377.使用环境时，会出现以下问题，问题在于pip文件编译位置不正确8.用下面的命令找到pip,在Docker中打开，并
本篇博客记录解决Vite打包时报错：in"/index.html"can'tbebundledwithouttype="module"attribute或xxx.cssdidn'tresolveatbuildtime,itwillremainunchangelremainunchangedtoberesolvedatruntime当我们通过标签 引入js脚本代码时，出现：can'tbebundledwithouttype="module"attribute，报错大致意思是我们引入js文件时缺少了type='module'属性。 关于标签的属性type=‘module’，如果有疑惑，请看文章：在
1.第一步，将conda环境的配置导出到environment.yml要获取一个Conda环境的配置文件environment.yml，你可以使用以下命令从已存在的环境中导出：condaenvexport--nameyour_env_name>environment.yml请将your_env_name替换为你要导出的环境的名称。这个命令会将环境的所有依赖项和配置导出到名为environment.yml的文件中。2.第二步，创建一个Dockerfile（例如，Dockerfile_conda），并将以下内容添加到文件中：#使用一个基础的Docker镜像，可以根据你的需求选择合适的镜像FROMc
问题描述conda:无法将“conda”项识别为cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。问题出现情况通常是刚安装的vscode或者pycharm因为环境变量未设置，导致无法使用关键字。分析原因未添加正确的环境变量导致系统无法识别这类软件中的关键词。解决办法增加以下三个环境变量就可以了：Path*to*\Anaconda3Path*to*\Anaconda3\ScriptsPath*to*\Anaconda3\Library\bin
今天在anaconda装了一个新环境后电脑莫名其妙的出现了报错Unabletocreateprocessusing‘C:\Users\MasterLee.conda\envs\YOLOV5_obb\python.exe“C:\Users\MasterLee.conda\envs\YOLOV5_obb\Scripts\pip-script.py”installnumpy’原因是我之前用的都是python3.7，但是今天新环境用了python3.9.而后者没有被添加进系统环境变量。理论上应该是自动添加的啊，不知道哪里出现问题了。于是手动添加。打开下面的路径：C:\Users\你的用户名字\AppD
搭建yoloV8之前请确保显卡驱动程序及CUDA环境安装完成并且电脑中已经安装了miniconda3，我们用miniconda来管理yoloV8环境。安装CUDA+显卡驱动请参照：【亲测】ubuntu20.4显卡驱动+CUDA11.8一起安装_Coding_C++的博客-CSDN博客一、在miniconda创建yoloV8环境1、在miniconda上先创建一个环境命名为yolov8condacreate-nyolov8python=3.112、输入y 3、此时在miniconda上一个空环境就完成了4、激活刚创建的环境二、在创建的新环境（yolov8）下安装pytorch环境1、登陆pyto
一、Conda.exe无法正常识别的问题：今天安装完VSCode，调试代码时发现终端提示以下报错信息，网上查了相关帖子，并依照参考1的方式进行了以下调试： 参考其它博客（参考2）说是环境变量没有添加，但是我试了之后发现不是这个问题。原因其实就是找不到途中说的conda.exe文件，所以需要进入上图红字第三行的路径，通过【Ctrl+单击】将profile.ps1这个文件打开，然后会看到启动powershell时默认寻找conda.exe的路径还跟之前一样，没有修改 只需将第4行换成我们目前的conda.exe路径即可，在我的情况下是以下路径： （VSCode记得手动保存），然后再启动pow
这里可以创建一个Niagara模块脚本创建出来长这样点击+号，输出staticmesh，点击它这样就可以拿到对应的一些模型信息这里的RandomnTriCoord是模型的坐标信息根据坐标信息拿到位置信息最后的Position也是通过MapSet的+号，选择Particles的Position进行赋值的最后把库暴露出去这样就可以找到对应的库了这个警告是因为没有选择模型选择模型过后ERROR是因为模型没有让CPU访问找到对应位置点击这个即可完成这样就把模型的位置渲染出来啦！这个是发射器位置信息
PyCharm如何导入conda环境我们在学习机器学习的过程中，难免需要使用conda环境来搭环境。但是如何将conda环境添加到PyCharm的解释器中，网络中有很多解决方法。但是我每次都会忘记如何导入，导致每次搭新环境的时候都需要重新找教程。因此在此我分享一下我自己导入conda环境的方法。1.第1步：需要创建一个conda环境condacreate-nenv_namepython=x.x#env_name为虚拟环境名python=x.x代表当前创建虚拟环境所使用的python版本例如在这里创建一个虚拟环境，环境名为ACMF_main，所使用的python版本为3.82.第2步：使用PyC
初学Vue时,通过npmrunserve启动前端项目报错PSC:\Users\MECHREV\Desktop\oa>npmrunservenpmERR!missingscript:servenpmERR!Acompletelogofthisruncanbefoundin:出错原因是因为serve这个脚本不存在这时候我们打开package.json里面只有devstartbuild三个指令故我们应用npmrundev或npmrunstart启动项目
