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RSS订阅原创 微信开发者工具：无法部署云函数到云端？
卡了三天，终于解决了这个头大的问题。正常来说，AI辅助写完云函数代码，并且npm install之后，点击云函数文件夹右键就可上传并部署到云端了。但是一直点完之后没这个选项。求助gpt5.1和豆包都没效果，最后trae帮我解决了问题。下面粘上他的总结反思：很高兴能帮到你！我做的修改其实很简单，但对微信小程序云开发来说非常关键。
2025-11-20 20:59:34
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原创 node已经安装好了但是在powershell中无法运行npm的解决方法
更改完执行策略后，关闭当前的 PowerShell 窗口，重新打开一个新的 PowerShell 窗口，然后再次尝试运行 npm -v。你需要更改 PowerShell 的执行策略来允许脚本的运行。按照这些步骤操作后，你应该能够解决 PowerShell 执行策略的限制问题。策略允许本地脚本运行，而对于下载的脚本，则需要它们是由可信的发布者签名。现在，你应该能够正常看到 npm 的版本号，并且能够使用。参数将更改当前用户的执行策略，而不会影响其他用户。当你运行这个命令时，它会提示你确认更改，输入 Y。
2025-11-18 20:26:53
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原创 powershell中可以运行node和npm但是微信开发者工具中无法运行的解决方法
首先检查发现系统路径中path变量中有node的路径（注意，我电脑默认安装在c:\program file\nodejs路径，但program file有空格可能有影响，因此我改到了c:\nodejs路径）在powershell中运行node -v和npm -v都可以成功，但是在微信开发者工具中则不能成功（识别不到该命令，cd到刚才路径下若使用.\node -v也可以运行）说明虽然已经添加到系统路径，但是没有添加到微信开发者工具路径中。解决方法：（建议把注释删掉）powershell。
2025-11-18 20:20:47
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原创 GPU与电脑的通信小试：一点字符串传输和ssh通信
首先先来说说最简单的字符串传输。上一篇我们已经完成了GPU与电脑的以太网连接，并完成了ping测试。用以太网连接的目的是为了通信，我们自然想到，能否将一些字符串从电脑端的shell中传到GPU的shell中？
2025-09-23 19:29:49
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原创 Jetson Xavier NX与电脑端的TCP/IP协议以太网连接
win+r 输入control 打开控制面板，选择“网络与共享中心”—“更改适配器设置”—“以太网”（这时显示网线断开不要慌，因为只有设置完jetson的静态ip才会连接成功）—右键“属性”—双击“TCP/IPv4”，设置为如下模式。此时本地ip为192.168.1.2，默认网关设置为同频段下不同地址。第一步：设置电脑端以太网的静态IP（这个似乎不是每次都要修改）。之后crtl+O保存，回车确认，ctrl+X退出nano编辑器。点确定-确定，保存成功设置。接着设置gpu端的静态ip。
2025-09-23 13:03:50
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原创 Jetson Nano eMMc驱动和系统镜像烧录
这是豆包给出的一段话，点醒了我。随后试了一下，果然是system.img文件或者同名文件夹出了问题。逐步将报错输入豆包，最终成功刷好emmc镜像。用了find强制搜索，然后逐步删除后重新运行不带-r的命令，等待蛮久（比带-r久的多）后就可以了。按照官方方法，已经出了这句，按理来说就应该emmc引导刷成功了，但实际上还是卡在初始界面不动。经过两周的努力，终于把jetson nano板子修好了。今天主要记录一下这段时间遇到的问题和解决的方法。其实刷镜像还挺简单的，用Win32DiskImager刷就行了。
2025-09-22 23:03:59
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原创 GPU编程入门：jetson xavier nx开发（2）一次多线程的简单示例
简单来说，I/O密集型任务时间主要取决于输入(input)和输出(output)数据的速度，例如爬虫，文件批量处理，数据库查询等。本示例主要用于验证学习gpu的多线程使用。众所周知，gpu有多个核心，适合做多线程操作。本实例就简单操作两个核心进行计数操作。计算密集型是指时间主要取决于数据的计算，例如图像处理，矩阵分析，大数据分析等。首先简单介绍一下如何使用nano软件进行python编程。，由于 GIL（全局解释器锁）的存在，建议使用。模块是实现多线程的常用方式，适合。方法一：Python 的。
2025-09-17 19:01:44
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原创 GPU编程入门：jetson xavier nx开发（1）
嗯，上一篇主包写的是jetson nano开发，为什么这篇开始写jetson xavier nx开发了呢？因为主包比较蠢（哭）把原来jetson nano的系统U盘给烧坏了。好在师姐大手一挥，安慰主包问题不大，并且给了主包一个更好的jetson xavier nx（主包甚至不会读）。这个gpu更好在哪里了呢？
2025-09-08 21:27:22
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原创 GPU编程入门：jetson nano开发（1）
首先正确连入屏幕（需要一根hdmi转mini hdmi线）键盘鼠标（不能用蓝牙鼠标似乎），用typeC线给屏幕供电，DC端给jetson nano供电，等待初始化即可打开系统。由于该系统已经被师兄师姐使用过无数次，因此不需要初始化。打开系统后，开始测试一下jetson nano是否可以正常使用，一般是用一些linux代码进行测试（bash语言用于shell中），以下给一些例子：打开shell的快捷键：ctrl+alt+T做完这些，简单的gpu测试就差不多了，下面可以开始真正地gpu编程学习。
2025-09-06 22:05:43
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原创 【学习笔记】聚类分析
聚类分析是根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据对象分组。目的是，组内的对象相互之间是相似的（相关的），而不同组中的对象是不同的（不相关的）。组内相似性越大，组间差距越大，说明聚类效果越好。也就是说， 聚类的目标是得到较高的簇内相似度和较低的簇间相似度，使得簇间的距离尽可能大，簇内样本与簇中心的距离尽可能小。...
2022-06-23 12:01:04
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原创 【学习笔记】因子分析
因子分析是基于降维的思想，在尽可能不损失或者少损失原始数据信息的情况下，将错综复杂的众多变量聚合成少数几个独立的公共因子，这几个公共因子可以反映原来众多变量的主要信息，在减少变量个数的同时，又反映了变量之间的内在联系。通常因子分析有三种作用：一是用于因子降维，二是计算因子权重，三是计算加权计算因子汇总综合得分。应用因子分析法的主要步骤如下：对所给的数据样本进行标准化处理计算样本的相关矩阵R求相关矩阵R的特征值、特征向量根据系统要求的累积贡献度确定主因子的个数计算因子载荷矩阵A最终确定因子模型利用Python
2022-06-22 18:57:39
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原创 【学习笔记】第七章 插值与拟合
7.1 插值7.1.1 插值方法1. Lagrange插值例7.1 编写函数Lag_intp(x,y,x0) ，实现Lagrange插值，其中x和y是两个具有相同长度的Numpy数组。def w(x, y, i, x0): p=1.0 for j in range(len(x)): if j==i: continue p *= (x0-x[j]); p /= (x[i]-x[j]) return pdef Lag_intp(x
2022-02-10 15:35:46
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1原创 【学习笔记】第五章 线性规划
5.1 线性规划的概念和理论1. 线性规划的一般模型上面的表达式中，第一个公式为目标函数，第二个公式为约束条件，其中,称其为价值向量（目标向量）；称其为决策向量；称其为资源向量；称其为约束条件的系数矩阵；（j=1,2,...,n）称其为约束条件的系数向量。线性规划模型的标准型为：2. 线性规划解的概念及理论线性规划的基本点就是：在满足一定约束条件下使预定目标达到最优。（1）可行解：满足全部约束条件的决策向量称为可行解；（2）可行域：全部可行解构成的集合；（...
2022-02-09 22:32:26
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原创 导入statsmodels.api错误
import statsmodels.api as sm语句报错，原因为scipy库和statsmodels库版本不匹配，建议全部更新即可
2022-02-09 13:15:30
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原创 【学习笔记】第四章 概率论与数理统计
4.1 随机变量的概率计算和数字特征4.1.1 随机变量的概率计算例4.1 设 (1）求P{2<X<6}；（2）确定c，使P{-3c<X<2c}=0.6from scipy.stats import normfrom scipy.optimize import fsolveprint("p=",norm.cdf(6,3,5)-norm.cdf(2,3,5))#做差，后减前f=lambda c: norm.cdf(2*c,3,5)-norm.cdf(-3*c,3,
2022-01-24 22:58:40
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原创 【学习笔记】第三章 Python在高等数学和线性代数中的应用
学习笔记+例题解析。笔记注释：一般的注释备忘内容为橙色，总结函数、方法时函数为蓝色，讲解为黑色。（完成）
2022-01-22 21:24:08
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原创 【学习笔记】第二章 数据处理与可视化
学习笔记+例题解析。笔记注释：一般的注释备忘内容为橙色，总结函数、方法时函数为蓝色，讲解为黑色。（已完结）
2022-01-17 12:41:44
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