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RSS订阅原创 使用Anaconda进行Fast-BEV环境搭建
Fast-BEV 项目包含 C/C++ 扩展模块（如 mmdet3d/ops/spconv），pip 调用了 nvcc（CUDA 编译器）和 MSVC（Microsoft Visual C++ 编译器）来编译这些模块。因为conda里的环境区分是不分大小写的...比如一开始名称是FastBEV，新建的环境名称不能是fastbev！找到对应的whl文件下载到本地（可以用迅雷下载，会快很多），然后从本地pip，接着还要直接在prompt里用pip下载安装。3. CUDA的安装比较麻烦一点，建议参考一下教程。
2025-04-18 14:28:23
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原创 【开发】MBTI 答题小程序开发笔记-5
页面间的数据传递有三种方法：1. 用Url params2. 全局状态3. 本地数据存储（推荐，较简单）以键值对存储，推荐使用以下同步版本：我们在 doQuestion 的页面文件里写下这段代码，点击按钮之后就能响应传递答案给 result。然后需要在 result 页面中接收这个传递过来的信息。使用 Taro.getStorageSync 方法接收。然后调用上一p写的 getBestQuestionResult 中去。（注：最好把文件的绝对引用放在相对引用之前）
2024-07-20 14:45:16
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原创 【Taro】报错-‘taro‘ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序
taro下载中关于'taro' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序的报错处理
2024-07-13 10:59:38
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原创 【算法】图问题中的动态规划法 TSP问题
TSP（Traveling Salesman Problem）问题是指一个旅行商需要依次访问若干个城市并返回起点，要求总的路程最短。TSP问题是一个经典的NP难问题，目前还没有找到一种快速算法能求解其最优解，但是有一些算法可以求得近似解。2.2动态规划法求解过程--实例。2.1 证明TSP问题满足最优性原理。下面是一个动态规划的填表过程，读者可以先自己在纸上模拟，然后查看具体的填写过程。各城市的距离可以用代价矩阵表示。，只能解决问题规模很小的实例。蛮力法求解的时间下限是。
2024-07-11 11:44:30
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原创 【Mybatis】ERROR 35188 --- [nio-8090-exec-1] o.a.c.c.C.[.[.[/].[dispatcherServlet]
Mybatis的绑定异常解决方案之一。
2023-11-29 20:32:09
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原创 C++报错：cin “变量不明确“
VS2022 版本17.6今天在做棋盘子问题时发生的错误。因为使用了using namespace std;而，与冲突。
2023-06-03 15:47:17
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