写在前面：由于ProgramFiles和WindowsApps属于系统文件，盲目删除可能会导致部分应用丢失或者系统不稳定，在删除时务必确保相关设置选项已经与此文件夹取消关联！！！​最近在设置中更改离线地图资源的保存位置时，发现保存之后在F盘多了ProgramFiles和WindowsApps连个文件夹，在设置中将离线地图资源的保存位置恢复为默认位置后，F盘的这两个文件夹却无法删除。由于此前直接暴力的删除之后导致无法使用MicrosoftStore安装应用，经过一番查找，在微软提供的文档中找到了一个可以安全解决此问题的方法：一.获取所有卷信息​1.Win+S搜索WindowsPowerShell

文章目录CUDAv10.0的卸载CUDAv10.2的安装首先查看CUDA驱动的版本：在cmd中输入nvidia-smi下载CUDA配置环境变量：安装CUDNN验证CUDAv10.0的卸载进入：控制面板->程序和功能：首先先将NVIDIA　CUDA　Development　10.0、NVIDIA　CUDA　Documentation　10.0、NVIDIA　CUDA　Runtime　10.0、NVIDIA　CUDA　Samples　10.0这四个进行卸载（顺序无关）。然后将NVIDIA　CUDAVisualStudioIntegration10.0、NVIDIA　ToolsExtensionSD

文章目录CUDAv10.0的卸载CUDAv10.2的安装首先查看CUDA驱动的版本：在cmd中输入nvidia-smi下载CUDA配置环境变量：安装CUDNN验证CUDAv10.0的卸载进入：控制面板->程序和功能：首先先将NVIDIA　CUDA　Development　10.0、NVIDIA　CUDA　Documentation　10.0、NVIDIA　CUDA　Runtime　10.0、NVIDIA　CUDA　Samples　10.0这四个进行卸载（顺序无关）。然后将NVIDIA　CUDAVisualStudioIntegration10.0、NVIDIA　ToolsExtensionSD

一般的安装apk的方式通过发一个Intent,把应用所在的路径封装整uri，之后默认启动了PackageInstaller.apk来安装程序了。但是此种情况下，仅仅是个demo而已，很难达到开发者的需求。如：1).界面不好2).被用户知晓3).什么时候安装完了，卸载完了呢？第三点可以通过监听系统的安装/卸载的广播来实现监听系统发出的安装广播在安装和卸载完后，android系统会发一个广播android.intent.action.PACKAGE_ADDED（安装）android.intent.action.PACKAGE_REMOVED（卸载）咱们就监听这广播，来做响应的逻辑处理。实现代码：p

一般的安装apk的方式通过发一个Intent,把应用所在的路径封装整uri，之后默认启动了PackageInstaller.apk来安装程序了。但是此种情况下，仅仅是个demo而已，很难达到开发者的需求。如：1).界面不好2).被用户知晓3).什么时候安装完了，卸载完了呢？第三点可以通过监听系统的安装/卸载的广播来实现监听系统发出的安装广播在安装和卸载完后，android系统会发一个广播android.intent.action.PACKAGE_ADDED（安装）android.intent.action.PACKAGE_REMOVED（卸载）咱们就监听这广播，来做响应的逻辑处理。实现代码：p

场景描述搞深度学习时需要先搭建环境，需要折腾显卡驱动、cuda、cudnn、以及各种深度学习框架（TensorFlow、Pytorch等）。光听这些名词有好些人都迷糊了，更不要提解决他们之间的不兼容，完成环境搭建了。这里先简单解释上述名词，不求高深与专业，理解他们处于什么位置就行。通俗解释显卡：一块焊了GPU芯片的电路板，上面还有电容电阻以及其他辅助芯片。因为有些复杂计算CPU效率太低了，所以放在GPU中执行运算。类比的，cpu主板也就是一块焊了CPU、辅助芯片、电容电阻的电路板。至于独立显卡与集成显卡的概念，自己查吧。显卡驱动：GPU是硬件，操作系统怎么识别并与它传输数据呢？这就需要在操作系

场景描述搞深度学习时需要先搭建环境，需要折腾显卡驱动、cuda、cudnn、以及各种深度学习框架（TensorFlow、Pytorch等）。光听这些名词有好些人都迷糊了，更不要提解决他们之间的不兼容，完成环境搭建了。这里先简单解释上述名词，不求高深与专业，理解他们处于什么位置就行。通俗解释显卡：一块焊了GPU芯片的电路板，上面还有电容电阻以及其他辅助芯片。因为有些复杂计算CPU效率太低了，所以放在GPU中执行运算。类比的，cpu主板也就是一块焊了CPU、辅助芯片、电容电阻的电路板。至于独立显卡与集成显卡的概念，自己查吧。显卡驱动：GPU是硬件，操作系统怎么识别并与它传输数据呢？这就需要在操作系

CUDA版本是11.8****下载CUDA的时候莫名其妙就下载了11.8的版本，我的显卡根本带不动，所以就需要降级卸载CUDA我是参考这个链接卸载步骤：留下：NVIDIA的图形驱动程序、NVIDIAPhysx系统软件、NVIDIAGeForceExperience。即上图中3个程序留下，其余的卸载掉下载并安装CUDA（附下载链接添加链接描述）页面如下（下图是CUDA10.1版本）《network和local的区别》-其实local才是安装包，下载了直接可以安装-network是安装的时候才从网上现下载，所以大小只有几十兆安装完可在cmd窗口输入以下指令查看，如下图nvcc-V但是在anacon

CUDA版本是11.8****下载CUDA的时候莫名其妙就下载了11.8的版本，我的显卡根本带不动，所以就需要降级卸载CUDA我是参考这个链接卸载步骤：留下：NVIDIA的图形驱动程序、NVIDIAPhysx系统软件、NVIDIAGeForceExperience。即上图中3个程序留下，其余的卸载掉下载并安装CUDA（附下载链接添加链接描述）页面如下（下图是CUDA10.1版本）《network和local的区别》-其实local才是安装包，下载了直接可以安装-network是安装的时候才从网上现下载，所以大小只有几十兆安装完可在cmd窗口输入以下指令查看，如下图nvcc-V但是在anacon

[已解决]RuntimeError:CUDAerror:nokernelimageisavailableforexecutiononthedevice问题描述问题分析总结问题描述在ubuntu服务器上用python炼丹的时候遇到的两个问题，一个warning和一个runtimeErro，我的环境是用conda配置的，我就切换了一下环境，然后切回来就报这两个错误，期间啥也没干，之前重新安装opencv疯狂报错也是这种样子的。warningwarning：NVIDIAGeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrent