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我也要
运行 npm install 命令时，将按照 package.json 安装指定版本的依赖包。但如果我们不想指定依赖包的确切版本的时候，就可以使用前缀符号 ^ 或 ~ 指定版本的范围。
^：比如^1.2.5，代表版本范围1.*.*
~：比如~1.2.5，代表版本范围1.2.*
npm 在使用 --save 更新 package.json 时，默认使用前缀 ^。修改方法如下：
默认使用前缀~：npm config set save-prefix ~
不使用前缀，保存确切版本 ：npm config set save-exact true
cry-mall专栏
【2022KaliLinux】openvas/gvm 没有scan configs 或者是 scan config error “XXXXXXXXXXX”
gvm/openvas的configuration的scan config为空
关于npm包的版本号相关问题
在安装一些依赖的时候，版本号前面都会带有^或者～的符号，或者不带有符号的情况也是有的。在项目中安装依赖包的版本的时候，需要依赖于package.json中的指定的版本号。如果我们希望项目中的版本跟随依赖包的新版本发布，就可以在版本号前面加上前缀～和^.，这样可以保证项目不会出现大的问题，也能够保证依赖包中的小bug可以得到修复。版本号为*，表示安装最新版本的依赖包，可能有版本不兼容的问题。如果我们想要锁死项目中的版本号，就直接写版本号，不加前缀。^版本更新比较大，容易造成项目代码错误，所以。
Python新手必看：5分钟搞定睿尔曼机械臂基础控制（附代码示例）
本文为Python新手提供了快速上手睿尔曼机械臂基础控制的实战指南。通过详细的步骤讲解和代码示例，介绍了从环境搭建、网络配置、SDK安装到建立连接、执行关节运动（movej）、直线运动（movel）等核心控制指令的全过程，帮助零基础开发者快速实现机械臂的基础操控。
npm包版本号详解
npm包在发布时，需要按照中的约定去更新设置，例如我们常见的1.0.01.0.10.0.1等这样的版本号，那么这些数字分别代表什么意思呢？下面我们将详细介绍。
QNX Neutrino 进程间通信编程之Message-passing/Pulse
Interprocess Communication（IPC，进程间通信）在QNX Neutrino从一个嵌入式实时系统向一个全面的POSIX系统转变起着至关重要的作用。IPC是将在内核中提供各种服务的进程内聚在一起的粘合剂。在QNX中，消息传递是IPC的主要形式，也提供了其他的形式，除非有特殊的说明，否则这些形式也都是基于本地消息传递而实现的。本篇幅主要讲解Message-passing和Pulse。
从菜鸟到大神：VSCode助力HTML开发全攻略
本文全面介绍 VSCode 在 HTML 开发中的高效应用。先引导读者完成 VSCode 的安装与个性化设置，助其快速适应开发环境；接着推荐 Live Server、Prettier 等实用插件，实现实时预览、代码格式化等功能，提升开发效率。通过详细的开发实战步骤，从新建文件到添加样式，带领读者掌握 HTML 基础结构与常用标签使用。还分享代码片段管理、多人协作等进阶技巧，解决常见开发问题。旨在帮助开发者利用 VSCode，轻松高效完成 HTML 开发，打造优质网页。
依赖包的版本号匹配策略&&版本号管理策略&&使用npm管理项目版本号
文章目录依赖包的版本号匹配策略使用命令管理自己的版本号版本号策略编程式自动更新版本号 依赖包的版本号匹配策略 ~会匹配最近的小版本依赖包，比如~1.2.3会匹配所有1.2.x版本，但是不包括1.3.0 ^会匹配最新的大版本依赖包，比如^1.2.3会匹配所有1.x.x的包，包括1.3.0，但是不包括2.0.0 没有~和^，完全匹配指定版本号 设置默认版本号匹配规则npm config set save-prefix ["^"|"~"|""] 。 可以在项目package.json同级目录下创建.npmrc
S32K1XX Autosar开发实战｜全网独家复现EB MCAL Port/Dio配置、详解引脚分层原理、实现经典跑马灯助力车载IO电控落地
在NXP S32K1XX系列车规MCU的AUTOSAR标准开发体系中，MCAL（微控制器抽象层）是软硬件解耦的核心载体，而Port端口模块与Dio数字IO模块是MCAL最基础、最核心的入门模块，也是车载指示灯、按键检测、继电器驱动、外设硬件启停控制的底层支撑。区别于传统裸机直接操作寄存器的开发方式，AUTOSAR架构采用分层隔离设计，Port负责硬件静态初始化、Dio负责动态电平操控，严格遵循车规级开发规范，杜绝硬件资源冲突、引脚配置混乱等问题。
npm 的常见指令及用法
package.json版本管理的写法
把 SAP GUI 做成可维护的应用：Module Pool 基础与 Table Control 深入实战
SAP Module Pool 与 Table Control 开发要点 摘要：Module Pool 作为 SAP GUI 交互的核心技术，由程序、屏幕(Dynpro)和流逻辑(Flow Logic)组成，通过 PBO/PAI 事件驱动数据流。Table Control 是其中处理多行数据的核心控件，其开发关键在于： 正确理解 PBO/PAI 数据流机制 掌握 CXTAB_CONTROL 结构的关键属性（LINES、TOP_LINE 等） 合理设置列控制属性（CXTAB_COLUMN） 采用 LOOP W
机器人中的数值优化（十五）——PHR增广拉格朗日乘子法
本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考，主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值最优化方法》等，本系列文章篇数较多，不定期更新，上半部分介绍无约束优化，下半部分介绍带约束的优化，中间会穿插一些路径规划方面的应用实例
npm version 指定 tag 前缀
npm version 指定 tag 前缀
基于ESP32和OV5640的目标检测系统
本文详细介绍了基于ESP32-S3和OV5640摄像头构建目标检测系统的完整方案。系统采用YOLOv8-Nano轻量级模型，通过INT8量化实现边缘部署，在UXGA分辨率下达到25fps帧率。文章从硬件选型、图像采集优化、模型量化部署、实时推理流水线构建等维度展开，重点解决了内存管理、电源稳定性和异常处理等嵌入式系统关键问题。该方案在资源受限条件下实现了150ms以内的端到端延迟，为物联网视觉应用提供了低成本、低功耗的解决方案，适用于智能家居、工业检测等多个场景。
不同情况下，npm install的影响
当package.json中的版本号为空字符串，或者固定版本号的时候，npm install会执行的操作。
VB摄像头监控
该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等，可在创建的窗口进行控制
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
npm install 版本号不自动添加符号(^)
问题 在一个 Ionic 项目中，使用 cordova platform add ... --save 命令后，package.json 文件中对应的 Cordova 插件 cordova-plugin-xxx 的版本号总是会自动添加一个前缀符号 ^。 比如"cordova-plugin-touch-id": "3.4.0"会自动变成"cordova-plugin-touch-id": "^3.4.0"。 探究 先搞清楚，版本号的前缀^作用是什么呢？ 众所周知，运行 npm install 命令时
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作
npm常用命令(npm install --save 和npm install --save-dev的区别)
npm install --save 和npm install --save-dev的区别 npm常用命令汇总
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Npm安装包时的路径及修改方式
Npm安装时的路径及修改方式 首先，Npm是随NodeJS一起安装的包管理工具，我们安装完nodejs后，自动就会安装Npm了,例如我们要安装express -全局安装 cmd命令npm install express -g，安装目录的话，我们可以通过在cmd窗口输入npm config get prefix 查看安装路径 C:\Users**\AppData\Roaming\npm 这个地...
Mac上解决npm全局安装权限错误的完整指南
在类Unix系统中，文件权限管理是保障系统安全的核心机制之一。macOS继承了Unix的权限哲学，系统关键目录如/usr/local默认归属于root用户，普通用户仅有读取和执行权限。当开发者使用npm进行全局包安装时，npm默认会尝试向这些受保护的系统目录写入文件，从而触发EACCES权限错误。理解这一原理对于构建安全的开发环境至关重要。从技术价值角度看，正确的权限配置不仅能避免安全隐患，还能确保开发工具链的稳定性和可维护性。在实际应用场景中，前端开发、Node.js项目构建等日常操作都频繁涉及npm全局
前端 NPM
例如，要将npm的仓库地址设置为私有仓库，可以在~/.npmrc文件中添加registry=http://your-private-registry-url，或者使用npm config set registry http://your-private-registry-url命令。此外，npm还提供了许多其他有用的命令和功能，如npm init用于创建一个新的Node.js项目并生成package.json文件，npm run用于运行package.json中定义的脚本等。
Mac新手必看：npm install -g 报错EACCES？别急着用sudo，试试这个更安全的权限修复命令
本文详细解析了Mac上npm全局安装时常见的EACCES错误，并提供了安全可靠的权限修复方案。通过修改目录所有权而非使用sudo，开发者可以避免安全风险，同时符合Node.js官方推荐做法。文章还深入讲解了Unix权限机制和最佳实践，帮助Mac新手彻底解决npm安装权限问题。
修改npm下载安装、缓存目录
查看配置： npm config ls 修改目录： npm config set prefix "E:\nodejs\npm" npm config set cache "E:\nodejs\npm\cache" 转载于:https://www.cnblogs.com/betx/p/11527679.html
全网最全的“npm install 安装停留在 idealTree:node_global: sill idealTree buildDeps ”解决方法
解决node使用npm安装模块，长时间卡在sill idealTree buildDeps的问题，提出了4种解决方法。
npm小结
随着一系列基于nodes的应用/工具的出现，nodejs的使用也越来越广泛。无论在node应用的开发，还是使用中，包管理都扮演着一个很重要的作用。NPM（node package manager），作为node的包管理工具，极大地便利了我们的开发工作，所以利用闲暇时间系统的学习了解，在此总结记录一下。 一、 npm应用场景 npm可以让 JavaScript 开发者在共享代码、复用代码
Windows下修改npm全局安装路径的权限问题与解决方案
在Node.js开发中，包管理工具npm的全局安装功能是扩展开发环境的重要方式。其原理是通过配置prefix路径，将全局依赖包安装到指定目录。然而在Windows系统上，由于严格的用户账户控制和安全权限机制，当开发者将全局路径从默认的AppData目录迁移到自定义位置时，常会遇到EPERM权限错误，导致安装失败。这一问题的技术价值在于理解Windows文件系统的访问控制列表机制，以及如何正确配置目录所有权以确保开发工具链的顺畅运行。本文针对这一常见痛点，从权限问题的核心成因切入，通过分析Windows用户账
npm 重新安装依赖_npm-shrinkwrap锁定依赖
写在前面 npm采用语义化的版本号 semver 进行控制，让开发过程中依赖的获取和升级变得非常容易，但不严格的版本号控制，也带来了不确定性~~npm 建议使用semver版本，部分包不遵循semver；package.json 可以使用精确的版本号控制你的直接依赖包，但第三方依赖的包无法管理；在开发阶段执行得到的版本，和后续部署时得到的可能是不一致的，更不可控的是，你依赖的第三方包也有这样的情况...
npm包的语义版本控制(Semantic Versioning of Packages)
本文删改自Node.js 8 the Right Way Part I Chapter 3 npm 使用语义版本控制(SemVer)来寻找包的最佳可用兼容版本。 以安装测试框架mocha为例 $ npm install --save-dev --save-exact mocha@3.4.2 -- save-exact (或-e)标志告诉 npm 我...
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