Node Sass could not find a binding for your current environment: Windows 64-bit with Node.js 12.x

最新推荐文章于 2025-03-29 19:48:55 发布
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分类专栏： electron打包报错 文章标签： node.js sass electron
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/aa494661239/article/details/126404275
版权
这篇博客介绍了由于切换Node环境引起的错误：缺少`node_modules ode-sassvendorwin32-x64-72inding.node`文件。解决方案是通过在命令行执行`npm rebuild node-sass`来重建缺失的文件。如果遇到问题，可以多次尝试该命令。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

具体报错信息如下
在这里插入图片描述
造成原因是在当前环境中没有
\node_modules\node-sass\vendor\win32-x64-72\binding.node
这个路径下的文件，大概率是因为切换了node环境导致的
这里需要根据提示，在控制台执行npm rebuild node-sass即可
如果报错可以多尝试几次

室内定位RSS位置指纹法-KNN（代码与数据）
05-30
精简的knn定位算法，包含数据集，可直接运行
基于位置指纹匹配的定位算法
qq_42194103的博客
07-19 9908
基于位置指纹匹配的定位算法 写在前面：毕业设计做的 基于WAF模型的位置指纹室内定位系统研发，用到了KNN、WKNN、EWKNN算法用于 在线定位阶段 算法相关原理及计算方法 加权K近邻算法（WKNN） 加权K近邻算法（WKNN）是在K近邻算法上的进一步优化，它引入权重，使得在计算定位结果时需要考虑得到的K个最相似指纹数据在估计定位结果时的一个贡献大小。通常来说，距离越大，说明这个位置指纹点离定位点越远，那么它对于定位结果的贡献应该越小[16]。 在此基础上，采用基于权重的方式，处理最后的K个最相似指纹数据
一文读懂：基于随机子集抽样的高效室内指纹定位算法（RS-WKNN）
最新发布
navsense_support的博客
03-29 1143
今天给大家分享一篇论文：《基于随机子集抽样的高效室内指纹定位算法》👤 作者：雷若兰📚 出处：上海理工大学学报我们都知道，传统的 KNN / WKNN 算法在室内定位中应用很广，但它们也存在一些RSSI 信号容易波动，有时非常不稳定特征维度（信标数量）多，但不是越多越好，反而容易“冗余干扰”少量异常值就可能严重拖垮定位结果所以，本文提出了一个非常——：不再依赖全量特征，而是通过“随机选一部分维度 + 多次预测平均”的方式来提升鲁棒性与定位精度。
室内定位算法全解析：从 NN 到 WKNN 及其变体
navsense_support的博客
03-12 1709
在我们的日常生活中，导航和定位已经成为不可或缺的一部分。例如，在商场里寻找某家餐厅，在停车场找到自己的车，或者在医院里快速找到某个科室，这些都依赖于室内定位技术。然而，GPS 在室内通常无法提供高精度的定位，这就需要使用“基于位置指纹（Location Fingerprinting）”的方法来进行室内定位。本文将从最简单的 NN（最近邻）算法 开始，逐步讲解 KNN、WKNN 及其不同变体
位置指纹定位算法
鄙人张钊_有何贵干的博客
04-26 1万+
室内定位 首先说室内定位和室外定位的区别。在室外定位的时候，我们最常用的是卫星定位的方式（如GPS）。但是在室内定位的时候，卫星信号到达地面的时候通常较弱，难以穿透建筑物。所以，这个时候我们通常使用其它定位技术，比如WiFi，UWB（Ultra Wideband，超宽带）以及RFID（Radio Frequency Identification，无线射频）等。 位置指纹定位算法 位置指纹定位算法的主要思想就是网格划分。即我们将某一区域进行一个网格划分，如下图所示 我们假设这是一个房间或者某.
基于RSS指纹的室内定位的KNN算法实现
06-30
基于RSS指纹室内定位的matalb程序，KNN算法的具体实现，毕设的一小部分，自己写的，尝试了各种优化，定位效果能忍。
室内定位RSS位置指纹法-KNN（代码与数据）,RSS指纹,matlab
09-10
基于KNN与RSS指纹定位方法来实现室内定位，有代码及数据
基于MATLAB的指纹定位算法 NN KNN WKNN
09-07
基于位置指纹算法实现定位 MATLAB完整程序 包含NN KNN WKNN BAYES 四种定位算法
位置指纹法的基本概念
howell92的博客
03-17 6714
位置指纹法的基本概念 “位置指纹”把实际环境中的位置和某种“指纹”联系起来，一个位置对应一个独特的指纹。这个指纹可以是单维或多维的，比如待定位设备在接收或者发送信息，那么指纹可以是这个信息或信号的一个特征或多个特征（最常见的是信号强度）。如果待定位设备是在发送信号，由一些固定的接收设备感知待定位设备的信号或信息然后给它定位，这种方式常常叫做远程定位或者网络定位。如果是待定位设备接收一些固定的发送...
WIFI室内定位（NN，KNN，WKNN）
Canvaskan的博客
03-11 9934
WIFI室内定位 课程名称：室内定位技术 姓 名：阚昊宇 学 号：*************** 指导教师：*** 目录 WiFi室内定位... 1 一 实验场地及设备介绍... 1 二 指纹库数据采集方法... 1 三 指纹库整理方法... 2 四 定位实验过程... 3 五 指纹匹配算法介绍及数据处理... 4 （一）最近邻法（NN）... 4 （二）K近邻法（KNN）... 4 （三）K加权近邻法（WKNN）... 4 六 定位结果及精度分析...
基于RSSI利用KNN位置指纹法的室内定位（卡尔曼滤波）
05-21
本人将RSSI室内定位的matlab仿真分为8步（具体看代码文件夹中的readme.text），readme.text是代码使用教程，代码有很多注释，可结合我博客中的原理来理解，具体可看博客 https://blog.youkuaiyun.com/gjh13/article/details/80388532
基于位置范围限定的WiFi-KNN室内定位算法
06-07
针对传统的基于WiFi的最近邻(K-nearest neighbor algorithm, WiFi-KNN)室内定位算法精确度不能达到精准定位的需求的问题，本文提出了一种基于位置范围限定的K近邻(K-nearest neighbor based on the location range limit , LRL-KNN)室内定位算法。LRL-KNN算法通过利用用户的先前位置与WiFi指纹数据库中的参考点位置之间的物理距离组成的相关范围因子来缩放指纹距离，以此来减少定位的空间歧义性。尽管利用了先前的位置，但是该算法并不需要知道用户的确切移动速度和方向。与此同时，考虑到WiFi接收信号强度的时间波动性，将RSS直方图合并到距离计算中来减小时间波动带来的影响。实验结果表明：传统KNN算法的平均定位误差为2.13 m，新算法的平均定位误差为1.80 m，该误差在相同的测试环境下比传统的KNN算法减少15%。
一种模糊聚类KNN位置指纹定位算法
10-18
阐述了位置指纹定位算法在室内WLAN环境中的应用，分析了KNN定位算法存在的不足，提出一种模糊聚类KNN位置指纹定位算法。该算法首先选取与空间相关性较好的4个信号参数，构成多径纹信号数据库；然后应用主分量分析法（PCA）对原始信号数据库作降维运算，滤除奇异性接入点（AP）；最后用模糊C均值聚类算法（FCM）处理数据，进一步滤除奇异性参考点（RP），实现提高定位算法效率与精度的目的。实验表明，改进后的定位算法产生的定位误差明显减小。
室内定位之CSI指纹定位
静水流深，沧笙踏歌
08-05 1万+
随着WiFi技术的发展，IEEE802.11n系列通信协议及其之后的无线局域网协议应用了多输入多输出（multiple－input multiple－output，MI-MO）和正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）等技术，使得WiFi收发设备之间的信道特征可以在物理层进行估计，并以信道状态信息（channel status information，CSI）的形式存储下来。​​​​​​​
基于深度学习KNN的基于RSSI的室内定位系统仿真与实现
m0_51680933的博客
05-24 3147
一.题目要求 基于深度学习的基于RSSI的室内定位系统仿真与实现 1.利用一种深度学习方法，基于蓝牙RSSI信息，实现定位位置的估计与预测。 2.数据来源：互联网上有一种公开RSSI数据集。 3.图形化显示定位结果并记录误差分析。 4.探讨分析如何进一步提高定位精度。 二.概要设计 1.核心方法介绍：KNN（K-最近邻算法） KNN算法全称是K-最近邻算法，英文名称是K-Nearest Neighbor，简称为KNN；从算法名称上，可以猜出，是找到最近的k个邻居，在选取到的k个样本中选..
室内定位系列（一）——WiFi位置指纹（译）
热门推荐
PINGER007的博客
03-08 1万+
室内定位系列（一）——WiFi位置指纹（译）位置指纹法的基本概念“位置指纹”把实际环境中的位置和某种“指纹”联系起来，一个位置对应一个独特的指纹。这个志文可以是单维或多纹的，比如待定位设备在接收或是发送信息，那么指纹可以是这个信息或信号的一个特征或多个特征（最常见的是信号强度）。如果待定位设备是在发送信号，有一些固定的接收设备感知贷定位设备的信号或信息然后根据这些检测到的特征来估计自身的位置，这种...
knn算法
weixin_45439324的博客
03-01 1940
knn算法 K-近邻算法定义 K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法，这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法， 总体来说KNN算法是相对比较容易理解的算法 ， 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 KNN算法流程 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离 按距离递增次序排序 选取与当前点距...
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