vscode自己添加的头文件notfound

在使用VSCode进行编程时，如果向程序中引入了未定义的头文件，就会出现"notfound"的错误提示。这通常是由于没有正确配置编译环境所导致的。

要解决这个问题，我们可以首先确认一下自己是否已经安装了程序所需要的库文件，并将它们正确地添加到环境变量中。

如果此时仍然无法解决问题，我们可以通过修改VSCode的配置文件来手动添加头文件的路径。具体方法是，进入到"用户设置"中的"Include Path"，然后添加头文件目录的路径，例如：“C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\VC\Tools\MSVC\14.16.27023\include”。

当我们完成上述步骤之后，再重新编译程序即可看到"notfound"错误提示不再出现了。在工作中，我们需要仔细检查自己代码中的头文件引用是否正确，避免出现无法预料的问题。

相关问题

mac在vscode里配置opencv一直显示'opencv2/opencv.hpp' file not found

这个问题可能是由于 VS Code 没有正确找到 OpenCV 库的路径所导致的。你可以按照以下步骤进行操作：

1. 确认你已经成功安装了 OpenCV 库，并且知道它们所在的路径。

2. 打开 VS Code，进入你的项目。

3. 在项目根目录下创建一个名为 ".vscode" 的文件夹。

4. 在 ".vscode" 文件夹中创建一个名为 "c_cpp_properties.json" 的文件，添加以下内容：

{
    "configurations": [
        {
            "name": "Mac",
            "includePath": [
                "${workspaceFolder}/**",
                "/usr/local/Cellar/opencv/4.5.1_1/include/opencv4"
            ],
            "defines": [],
            "macFrameworkPath": [
                "/System/Library/Frameworks",
                "/Library/Frameworks"
            ],
            "compilerPath": "/usr/bin/clang++",
            "cStandard": "c11",
            "cppStandard": "c++17",
            "intelliSenseMode": "clang-x64"
        }
    ],
    "version": 4
}

注意：其中 "/usr/local/Cellar/opencv/4.5.1_1/include/opencv4" 是 OpenCV 库的头文件路径，需要替换成你自己的路径。

5. 在 VS Code 中重新打开你的项目，重新编译，看看是否能够找到 "opencv2/opencv.hpp" 文件了。

希望这个方法能够帮助你解决问题。

Command 'nvcc' not found, did you mean: command 'nvlc' from deb vlc-bin (3.0.16-1build7) Try: sudo apt install <deb name>

<think>好的，我现在需要解决用户遇到的“nvcc命令未找到”的问题，用户希望在Ubuntu上安装和配置nvcc CUDA编译器。根据用户提供的引用内容，我需要结合这些信息来给出正确的步骤。

首先，用户提到引用[1]中关于安装CUDA 11.8或12.1的步骤，使用runfile(local)方法安装。这可能涉及到下载对应的CUDA安装包并执行。我需要确认安装CUDA的正确步骤，包括下载runfile、运行安装程序以及可能的依赖安装。

然后，引用[2]提到用户在Ubuntu 12.04上安装CUDA 5时遇到了问题，特别是示例无法安装，但驱动和工具包已成功安装。这可能说明安装过程中可能存在某些依赖项或路径配置的问题。但用户当前的系统可能较新，如Ubuntu 20.04或更高版本，需要注意不同CUDA版本对系统的支持。

引用[3]展示了VSCode配置中CUDA头文件路径的设置，包括/usr/local/cuda/include。这说明安装CUDA后，nvcc的路径通常位于/usr/local/cuda/bin，需要确保该路径被添加到系统的PATH环境变量中，否则会出现“nvcc未找到”的错误。

接下来，我需要整理安装步骤。首先，用户需要安装NVIDIA驱动，但CUDA安装包可能已经包含驱动，但有时候需要先单独安装驱动。根据引用[1]，用户可能通过runfile安装，这通常允许选择是否安装驱动。然后，安装CUDA工具包，过程中可能需要处理依赖项，如引用[1]提到的安装freeglut3-dev等依赖库。

安装完成后，需要将CUDA的bin和lib路径添加到环境变量中，如将/usr/local/cuda/bin添加到PATH，这样nvcc命令才能被找到。用户可能没有正确配置环境变量，导致命令找不到。

可能的步骤包括：
1. 检查NVIDIA驱动是否已安装，使用nvidia-smi命令。
2. 下载对应版本的CUDA runfile安装包。
3. 安装依赖库，如引用[1]中的sudo apt-get install命令。
4. 运行CUDA安装程序，选择不安装驱动（如果已安装）或覆盖安装。
5. 配置环境变量，将CUDA路径添加到.bashrc或.zshrc中。
6. 验证安装，检查nvcc -V是否输出正确版本。

此外，用户可能遇到的问题包括安装过程中驱动冲突、路径未正确配置、或者安装包与系统版本不兼容。例如，在较新的Ubuntu系统上安装旧版CUDA可能需要额外的步骤，或者需要安装兼容的驱动版本。

另外，引用[2]中提到用户无法安装示例，可能需要在CUDA安装时选择安装示例，或者手动编译示例。但当前用户的问题是关于nvcc命令未找到，所以示例安装可能不是必须的，但可能需要检查CUDA是否正确安装。

最后，总结解决方案：安装CUDA runfile，配置环境变量，并验证nvcc是否可用。同时，处理可能的依赖问题，确保路径正确。</think>### 解决Ubuntu中“nvcc命令未找到”的步骤

#### 1. **检查NVIDIA驱动是否安装**
运行以下命令查看显卡驱动状态：

   nvidia-smi

- 如果输出