编程错题集系列(一)
编程错题集系列(一)
人生海海,山山而川。
谨以此系列作为自己一路的见证。
本期重点:明明已经安装相关库,但在PyCharm中无法调用
最大的概率是未配置合适的解释器,也就是你的书放在B房间,你在A房间找肯定找不到,这时候就要把PyCharm到B房间的通路打通,即配置解释器。
主要原因:配置解释器过程出错
使用cmd命令行conda upgrade conda
,如无法使用,则在管理员状态下进入Anaconda Prompt,再次运行。
可能有人输入后出现以下结果:
出现图中信息,则说明用户对Anaconda所在文件夹没有控制权,这种情况下应该怎么办呢?
- 这时,就应该扩大用户对Anaconda所在文件夹的控制权限。
- 首先,我们找到Anaconda对应文件夹,接着右键属性,打开“安全”,找到自己对应的用户,选择“完全控制”,此时控制权限就被获取到了。
解决了这一步,我们就紧接着上面的操作,重新进入更新进程
。
更新过程中会出现许多问题,授人以鱼不如授人以渔,这时候我们可以将代码直接喂给DeepSeek,并提供相应的问题背景,一般都会得到不错的解决方案。
更新过程中,中主要是弄清楚不同镜像源、库文件位置对PyCharm中代码的影响。
下面贴一下我自己的纠错流程:
利用conda安装numpy报错: Platform: win-64 Collecting package metadata
(repodata.json): failedNoWritablePkgsDirError: No writeable pkgs directories configured.
- E:\Anaconda\pkgs
问题一:利用cmd命令行安装matplotlib时显示如下代码是什么意思?
Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable
Requirement already satisfied: matplotlib in e:\anaconda\lib\site-packages (3.9.2)
Requirement already satisfied: contourpy>=1.0.1 in e:\anaconda\lib\site-packages (from matplotlib) (1.2.0)
Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in e:\anaconda\lib\site-packages (from matplotlib) (0.11.0)
Requirement already satisfied: fonttools>=4.22.0 in e:\anaconda\lib\site-packages (from matplotlib) (4.51.0)
Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.3.1 in e:\anaconda\lib\site-packages (from matplotlib) (1.4.4)
Requirement already satisfied: numpy>=1.23 in e:\anaconda\lib\site-packages (from matplotlib) (1.26.4)
Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in e:\anaconda\lib\site-packages (from matplotlib) (24.1)
Requirement already satisfied: pillow>=8 in e:\anaconda\lib\site-packages (from matplotlib) (10.4.0)
Requirement already satisfied: pyparsing>=2.3.1 in e:\anaconda\lib\site-packages (from matplotlib) (3.1.2)
Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7 in e:\anaconda\lib\site-packages (from matplotlib) (2.9.0.post0)
Requirement already satisfied: six>=1.5 in e:\anaconda\lib\site-packages (from python-dateutil>=2.7->matplotlib) (1.16.0)
以下是DeepSeek的回复:
您在安装matplotlib时看到的提示信息含义如下(关键点已用🌟标出):
🌟 核心信息解读
Defaulting to user installation...
原因:您没有管理员权限修改系统级的Python包目录(site-packages)
结果:自动改为在当前用户目录下安装(不会影响系统环境)
Requirement already satisfied
检测到您通过Anaconda已经安装了:
matplotlib 3.9.2(位于 E:\Anaconda\Lib\site-packages)
所有依赖包(如numpy、pillow等)也均已安装
🚩 为什么仍报错"No module named ‘matplotlib’"?
出现这种情况的典型原因:
Python环境未切换
您可能正在使用系统Python(而非Anaconda中的Python)运行代码
验证方法:在终端执行:
python -c "import matplotlib; print(matplotlib.__file__)"
如果报错,说明当前环境未使用Anaconda的Python
IDE配置问题
PyCharm/VSCode等工具可能指向了其他Python解释器
需要手动设置IDE的Python解释器路径为Anaconda中的 python.exe
✅ 解决方案
通过Anaconda Prompt操作
# 激活base环境
conda activate base
# 运行您的脚本
python your_script.py
检查IDE设置(以PyCharm为例):
File > Settings > Python Interpreter
选择Anaconda安装路径下的 python.exe(如 E:\Anaconda\python.exe)
如果仍要安装到用户目录:
pip install --user matplotlib # 明确指定用户级安装
通过以上步骤即可正确调用已安装的matplotlib库。若仍有问题,可提供以下信息进一步排查:
终端执行 where python 的输出
您使用的IDE名称及版本
问题二:更新conda时出现以下问题
C:\Users\Administrator>conda upgrade conda
Channels:- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free- https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main- https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free- defaults
Platform: win-64
Collecting package metadata (repodata.json): failedNoWritablePkgsDirError: No writeable pkgs directories configured.- E:\Anaconda\pkgs
以下是DeepSeek的回复:
您在更新conda时遇到的 NoWritablePkgsDirError 错误是由于Anaconda的包存储目录(pkgs)权限不足或配置异常导致的。以下是逐步排查和解决方案:
📌 问题根源
错误信息显示:E:\Anaconda\pkgs 目录不可写。
可能原因:
目录权限不足(尤其是非管理员用户安装Anaconda后)
pkgs 目录被删除或路径损坏
.condarc 配置文件存在错误路径覆盖
✅ 解决方案
第一步:以管理员身份运行Anaconda Prompt
右键点击「Anaconda Prompt」选择 以管理员身份运行,再执行:
conda upgrade conda
第二步:检查并修复目录权限
检查目录是否存在
确认 E:\Anaconda\pkgs 目录存在,若不存在则手动创建。
修改目录权限(Windows系统):
右键点击 E:\Anaconda 文件夹 → 属性 → 安全 → 编辑
选择当前用户(如 Users),勾选 完全控制
点击「应用」保存设置
或使用命令行(管理员权限运行CMD):
icacls "E:\Anaconda\pkgs" /grant Users:(F)
第三步:清理conda缓存
conda clean --all -y
第四步:检查conda配置
查看 .condarc 配置文件(路径:C:\Users\Administrator.condarc)
删除或注释所有 pkgs_dirs 相关配置项,恢复默认路径:
pkgs_dirs:- E:\Anaconda\pkgs
如果使用镜像源,建议简化配置(保留清华源示例):
channels:- defaults- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
show_channel_urls: true
第五步:重置环境变量(可选)
如果问题持续,检查系统环境变量:
确保 E:\Anaconda 和 E:\Anaconda\Scripts 在 PATH 中
移除所有自定义的 CONDA_PKGS_DIRS 环境变量
⚠️ 极端情况处理
若上述方法无效,可尝试:
重新安装Anaconda
卸载后重新安装到非系统目录(如 E:\Programs\Anaconda3),确保安装路径无空格且用户有完全权限。
使用Miniconda替代
安装轻量版Miniconda,避免完整版可能存在的配置冲突。
验证是否解决
conda info
检查输出的 pkgs directories 路径是否指向 E:\Anaconda\pkgs 且显示可写权限。
问题三:请解释以下代码
(base) C:\Windows\System32>conda upgrade conda
Channels:- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free- https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main- https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free- defaults
Platform: win-64
Collecting package metadata (repodata.json): failedUnavailableInvalidChannel: HTTP 404 NOT FOUND for channel anaconda/pkgs/main <https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main>The channel is not accessible or is invalid.You will need to adjust your conda configuration to proceed.
Use `conda config --show channels` to view your configuration's current state,
and use `conda config --show-sources` to view config file locations.(base) C:\Windows\System32>conda config --show channels
channels:- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/- https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/- https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/- defaults- https://repo.anaconda.com/pkgs/main- https://repo.anaconda.com/pkgs/r- https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2(base) C:\Windows\System32>conda config --show-sources
==> E:\Anaconda\.condarc <==
channels:- https://repo.anaconda.com/pkgs/main- https://repo.anaconda.com/pkgs/r- https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2==> C:\Users\Administrator\.condarc <==
envs_dirs:- E:\Anaconda\envs
pkgs_dirs:- E:\Anaconda\pkgs
channels:- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/- https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/- https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/- defaults
show_channel_urls: True==> envvars <==
allow_softlinks: False
以下是DeepSeek的回复:
以下是您遇到的conda配置问题的详细解释及解决方案:
🔍 问题诊断
错误信息核心:
UnavailableInvalidChannel: HTTP 404 NOT FOUND for channel anaconda/pkgs/main <https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main>
直接原因:阿里云镜像源 (mirrors.aliyun.com) 的 anaconda/pkgs/main 路径已失效或不存在。
深层原因:您的conda配置中混用了多个镜像源(中科大、阿里云、清华等),且部分镜像源的路径已过时。
📂 配置文件分析
通过 conda config --show-sources 发现存在 双重配置冲突:
系统级配置 (E:\Anaconda.condarc)
channels:- https://repo.anaconda.com/pkgs/main # Anaconda官方源- https://repo.anaconda.com/pkgs/r- https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2
用户级配置 (C:\Users\Administrator\.condarc)
channels:- 中科大源 (menpo/bioconda/msys2/conda-forge等)- 阿里云源 (pkgs/main/pkgs/free)- 清华源 (pytorch/conda-forge/pkgs/free)- defaults # 默认包含官方源
冲突表现:
多个镜像源 优先级混乱,导致conda尝试从失效的阿里云镜像拉取数据时失败。
清华/中科大源的路径可能未完整覆盖Anaconda官方仓库内容。
✅ 解决方案
第一步:清理镜像源配置
# 移除所有现有镜像源
conda config --remove-key channels# 添加清华镜像源(推荐国内稳定源)
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
第二步:验证配置
conda config --show channels
正确输出应类似:
channels:- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch- defaults
第三步:手动删除残留配置
删除文件 E:\Anaconda.condarc
(此文件中的官方源会与镜像源产生冲突)
删除文件 C:\Users\Administrator.condarc
(将通过上一步命令自动生成新配置)
第四步:执行更新
conda clean --all -y
conda update --all -y
⚠️ 注意事项
镜像源统一性:
不同镜像源的包更新速度可能不同,混合使用易导致依赖冲突。
通道优先级:
建议将 defaults 保留在列表末尾作为备用源。
企业网络限制:
若在办公网络下,可能需要配置代理才能访问外部镜像源。
效果验证
conda upgrade conda -y
现在应能正常通过清华镜像源完成升级。若仍遇到特定包无法下载,可临时添加官方源:
conda config --append channels https://repo.anaconda.com/pkgs/main
问题四:请解释下列代码
(事后才发现这一段其实没什么大问题,一直显示Solving environment
是因为加载需要时间)
C:\Users\Administrator>conda update --all -y
Channels:- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main- defaults
Platform: win-64
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: -
以下是DeepSeek的回复:
🔍 关键阶段说明
Channels顺序:
conda会按列表从上到下的优先级搜索包,清华镜像源已正确配置在前,减少访问境外源的速度问题
Solving environment:
conda正在计算如何将当前环境中的所有包升级到最新版本,同时满足以下条件: ✅ 所有包的版本兼容性 ✅ 依赖树不冲突 ✅ 尽量使用镜像源中的包
此过程可能耗时较长(尤其是环境中有大量包时),进度符号 - 表示持续工作(非卡死)
后续预期行为:
解析完成后会自动:
显示要升级/降级的包列表
下载所需包
安装并更新环境
⚠️ 常见问题与应对
长时间卡在 Solving environment
原因:依赖关系复杂,conda需要尝试多种组合
对策:
# 添加mamba加速解析(需先安装)
conda install -n base -c conda-forge mamba
mamba update --all -y
出现版本冲突:
若输出提示 Conflicting packages,可尝试:
# 指定优先更新关键包(如conda自身)
conda update conda -y
conda update --all -y
✅ 验证更新成功
完成后会显示类似以下摘要:
Transaction Summary
==================
Install: 3 packages
Upgrade: 17 packages
Downgrade: 2 packagesProceed ([y]/n)? [自动确认因 -y 参数]
最终检查版本:
conda list # 查看所有包版本
conda --version # 验证conda自身版本
📍 操作建议
若长时间未完成(如超过30分钟),可以:
终止进程:按 Ctrl+C
清理缓存:
conda clean --all -y
重试更新:
conda update --all -y
问题五:请解释下面这段话
无法在 Python 3.12 (PythonProject) (E:/PythonProject/.venv/Scripts/python.exe) 设置 Python SDK。 该 SDK 似乎无效。
以下是DeepSeek的回复:
🔍 问题本质
这个错误提示表示 PyCharm(或类似IDE)在尝试为项目设置 Python 解释器(SDK)时,检测到当前配置的 Python 环境(位于 E:/PythonProject/.venv/Scripts/python.exe)无法被识别为有效环境。这通常发生在虚拟环境创建失败或路径配置错误时。
📌 常见原因分析
1️⃣ 虚拟环境未正确创建
表现:.venv 目录下的 Scripts/python.exe 文件缺失或损坏
验证方法:
# 进入项目目录
cd E:\PythonProject
# 检查文件是否存在
dir .venv\Scripts\python.exe
解决方案: 删除现有虚拟环境并重建:
Bash
rm -r .venv # 删除旧环境
python -m venv .venv # 创建新虚拟环境
2️⃣ Python 3.12 兼容性问题
表现:某些IDE版本(如旧版PyCharm)尚未完全支持Python 3.12
验证方法: 临时使用 Python 3.11 创建虚拟环境:
Bash
python3.11 -m venv .venv
解决方案:
升级IDE到最新版本
或暂时使用 Python 3.11
3️⃣ 路径权限问题(Windows特有)
表现:IDE无权访问 E:\PythonProject 目录
验证方法: 右键点击项目文件夹 → 属性 → 安全 → 检查用户权限
解决方案:
以管理员身份运行IDE
修改文件夹权限为完全控制
4️⃣ IDE缓存异常
表现:即使环境正常,IDE仍报错
解决方案:
关闭项目
删除IDE缓存目录(通常为 C:\Users<用户>.PyCharm<版本>\system\caches)
重新打开项目
✅ 标准解决流程
检查虚拟环境完整性
# 在CMD/PowerShell中执行
E:\PythonProject\.venv\Scripts\python.exe -c "print('OK')"
如果报错 → 重建虚拟环境
如果输出 OK → 继续下一步
手动配置SDK(PyCharm操作)
File > Settings > Project: <名称> > Python Interpreter
点击 ⚙️ → Add Local Interpreter
选择 Existing environment → 浏览到 E:\PythonProject.venv\Scripts\python.exe
终极解决方案
如果仍无效,改用Conda环境:
# 创建Conda环境conda create -n py312 python=3.12 -y
conda activate py312
在PyCharm中选择Conda环境解释器路径:
E:\Anaconda\envs\py312\python.exe
📊 验证是否解决
在IDE的Python控制台中执行:
import sys
print(sys.executable) # 应输出正确路径
print(sys.version) # 应显示3.12.x
OK,以上就是提供了一些我在配置解释器时遇到的报错信息,希望能给看到这篇文章的同学提供一点帮助。
欢迎关注,共同进步
Peace!
:)
相关文章:

编程错题集系列(一)
编程错题集系列(一) 人生海海,山山而川。 谨以此系列作为自己一路的见证。本期重点:明明已经安装相关库,但在PyCharm中无法调用 最大的概率是未配置合适的解释器,也就是你的书放在B房间,你在A…...

【原创】基于视觉大模型gemma-3-4b实现短视频自动识别内容并生成解说文案
📦 一、整体功能定位 这是一个用于从原始视频自动生成短视频解说内容的自动化工具,包含: 视频抽帧(可基于画面变化提取关键帧) 多模态图像识别(每帧图片理解) 文案生成(大模型生成…...

Spark(32)SparkSQL操作Mysql
(一)准备mysql环境 我们计划在hadoop001这台设备上安装mysql服务器,(当然也可以重新使用一台全新的虚拟机)。 以下是具体步骤: 使用finalshell连接hadoop001.查看是否已安装MySQL。命令是: rpm -qa|grep ma…...

基于 Python 的界面程序复现:标准干涉槽型设计计算及仿真
基于 Python 的界面程序复现:标准干涉槽型设计计算及仿真 在工业设计与制造领域,刀具的设计与优化是提高生产效率和产品质量的关键环节之一。本文将介绍如何使用 Python 复现一个用于标准干涉槽型设计计算及仿真的界面程序,旨在帮助工程师和…...

c++成员函数返回类对象引用和直接返回类对象的区别
c成员函数返回类对象引用和直接返回类对象的区别 成员函数直接返回类对象(返回临时对象,对象拷贝) #include <iostream> class MyInt { public:int value;//构造函数explicit MyInt(int v0) : value(v){}//加法操作,返回对象副本&…...
AGI大模型(20):混合检索之rank_bm25库来实现词法搜索
1 混合检索简介 混合搜索结合了两种检索信息的方法 词法搜索 (BM25) :这种传统方法根据精确的关键字匹配来检索文档。例如,如果您搜索“cat on the mat”,它将找到包含这些确切单词的文档。 基于嵌入的搜索(密集检索) :这种较新的方法通过比较文档的语义来检索文档。查…...

数字化转型- 数字化转型路线和推进
数字化转型三个阶段 百度百科给出的企业的数字化转型包括信息化、数字化、数智化三个阶段 信息化是将企业在生产经营过程中产生的业务信息进行记录、储存和管理,通过电子终端呈现,便于信息的传播与沟通。数字化通过打通各个系统的互联互通,…...
字体样式集合
根据您提供的字体样式列表,以下是分类整理后的完整字体样式名称(不含数量统计): 基础样式 • Regular • Normal • Plain • Medium • Bold • Black • Light • Thin • Heavy • Ultra • Extra • Semi • Hai…...

IP68防水Type-C连接器实测:水下1米浸泡72小时的生存挑战
IP68防水Type-C连接器正成为户外设备、水下仪器和高端消费电子的核心组件。其宣称的“1米水深防护”是否真能抵御长时间浸泡?我们通过极限实测,将三款主流品牌IP68防水Type-C连接器沉入1米盐水(模拟海水浓度)中持续72小时…...

【技术追踪】InverseSR:使用潜在扩散模型进行三维脑部 MRI 超分辨率重建(MICCAI-2023)
LDM 实现三维超分辨率~ 论文:InverseSR: 3D Brain MRI Super-Resolution Using a Latent Diffusion Model 代码:https://github.com/BioMedAI-UCSC/InverseSR 0、摘要 从研究级医疗机构获得的高分辨率(HR)MRI 扫描能够提供关于成像…...
React学习(二)-变量
也是很无聊,竟然写这玩意,毕竟不是学术研究,普通工作没那么多概念性东西,会用就行╮(╯▽╰)╭ 在React中,变量是用于存储和管理数据的基本单位。根据其用途和生命周期,React中的变量可以分为以下几类: 1. 状态变量(State) 用途:用于存储组件的内部状态,状态变化会触…...

list重点接口及模拟实现
list功能介绍 c中list是使用双向链表实现的一个容器,这个容器可以实现。插入,删除等的操作。与vector相比,vector适合尾插和尾删(vector的实现是使用了动态数组的方式。在进行头删和头插的时候后面的数据会进行挪动,时…...
【自然语言处理与大模型】大模型(LLM)基础知识④
(1)微调主要用来干什么? 微调目前最主要用在定制模型的自我认知和改变模型对话风格。模型能力的适配与强化只是辅助。 定制模型的自我认知:通过微调可以调整模型对自我身份、角色功能的重新认知,使其回答更加符合自定义…...
系统架构设计(九):分布式架构与微服务
基础定义 架构类型定义分布式架构指将系统部署在多个服务器节点上,通过网络协作完成整体功能。强调物理上的分布与任务协作。微服务架构一种分布式架构模式,将系统按照业务维度拆分为多个小型自治服务,每个服务可独立开发、部署、伸缩。 核…...

Java 框架配置自动化:告别冗长的 XML 与 YAML 文件
在 Java 开发领域,框架的使用极大地提升了开发效率和系统的稳定性。然而,传统框架配置中冗长的 XML 与 YAML 文件,却成为开发者的一大困扰。这些配置文件不仅书写繁琐,容易出现语法错误,而且在项目规模扩大时ÿ…...

vue使用Pinia实现不同页面共享token
文章目录 一、概述二、使用步骤安装pinia在vue应用实例中使用pinia在src/stores/token.js中定义store在组件中使用store登录成功后,将token保存pinia中向后端API发起请求时,携带从pinia中获取的token 三、参考资料 一、概述 Pinia是Vue的专属状态管理库…...

遨游科普:三防平板是什么?有什么功能?
清晨的露珠还挂在帐篷边缘,背包里的三防平板却已开机导航;工地的尘土飞扬中,工程师正通过它查看施工图纸;暴雨倾盆的救援现场,应急队员用它实时回传灾情数据……这些看似科幻的场景,正因三防平板的普及成为…...

spring MVC 至 springboot的发展流程,配置文件变化
spring mvc Spring MVC 是 Spring 框架中的一个重要模块,用于构建基于 Java 的 Web 应用程序。它基于 MVC(Model-View-Controller)设计模式,提供了灵活、可配置的方式来开发动态网页或 RESTful 服务 ssm SSM 框架…...
深入解析Spring Boot与JUnit 5的集成测试实践
深入解析Spring Boot与JUnit 5的集成测试实践 引言 在现代软件开发中,测试是确保代码质量和功能正确性的关键环节。Spring Boot作为目前最流行的Java Web框架之一,提供了强大的支持来简化测试流程。而JUnit 5作为最新的JUnit版本,引入了许多…...

AI全域智能监控系统重构商业清洁管理范式——从被动响应到主动预防的监控效能革命
一、四维立体监控网络技术架构 1. 人员行为监控 - 融合人脸识别、骨骼追踪与RFID工牌技术,身份识别准确率99.97% - 支持15米超距夜间红外监控(精度0.01lux) 2. 作业过程监控 - UWB厘米级定位技术(误差<0.3米&…...

网络编程中的直接内存与零拷贝
本篇文章会介绍 JDK 与 Linux 网络编程中的直接内存与零拷贝的相关知识,最后还会介绍一下 Linux 系统与 JDK 对网络通信的实现。 1、直接内存 所有的网络通信和应用程序中(任何语言),每个 TCP Socket 的内核中都有一个发送缓冲区…...
区块链基本理解
文章目录 前言一、什么是分布式账本(DLT)二、什么是P2P网络?二、共识算法三、密码算法前言 区块链是由一个一个数据块组成的链条,按照时间顺序将数据块逐一链接,通过哈希指针链接,所有的数据块共同维护一份分布式账本(DLT),每个节点(可以理解为一个玩家,一台计算机)都拥…...

panda机械臂的正逆运动学分析与仿真
文章目录 前言Panda机械臂的DH参数法建模正运动学逆运动学误差函数雅可比矩阵高斯-牛顿法(Gauss-Newton) 参考代码获取 前言 机械臂的位置运动学分析是机器人控制与轨迹规划的核心基础,其研究内容主要分为正运动学(Forward Kinem…...

QT使用QXlsx读取excel表格中的图片
前言 读取excel表格中的图片的需求比较小众,QXlsx可以操作excel文档,进行图片读取、插入操作,本文主要分享单独提取图片和遍历表格提取文字和图片。 源码下载 github 开发环境准备 把下载的代码中的QXlsx目录,整个拷贝到所创建…...
VulnHub | Breach - 1
🌟 关注这个靶场的其它相关笔记:[网安靶场] 红队综合渗透靶场 —— VulnHub 靶场笔记合集 Breach: 1 ~ VulnHubBreach: 1, made by mrb3n. Download & walkthrough links are available.https://vulnhub.com/entry/breach-1,152/ 0x01:…...
CMake基础及操作笔记
CMake 基础与操作:从入门到精通 前言 CMake 是一个功能强大、跨平台的构建工具,广泛用于 C 项目管理。它通过简洁的配置文件(CMakeLists.txt)描述编译过程,生成适用于不同平台的构建脚本(如 Makefile 或 …...

在Oracle到GreatSQL迁移中排序规则改变引发的乱码问题分析及解决
在Oracle到GreatSQL迁移中排序规则改变引发的乱码问题分析及解决 一、引言 某老系统数据库从 Oracle 迁移至 GreatSQL 过程中,首批迁移(存储过程、表结构、基础数据)顺利完成。然而,第二批数据迁移时出现主键冲突问题࿱…...

开源物联网平台(OpenRemote)
在物联网技术蓬勃发展的当下,OpenRemote作为一款强大的开源物联网平台,正逐渐在多个领域崭露头角。尤其是在智能能源管理领域,它为微电网和分布式能源网络提供了全面且灵活的数据集成与管理方案,展现出独特的优势。 OpenRemote提供…...

JavaScript入门【3】面向对象
1.对象: 1.概述: 在js中除了5中基本类型之外,剩下得都是对象Object类型(引用类型),他们的顶级父类是Object;2.形式: 在js中,对象类型的格式为key-value形式,key表示属性,value表示属性的值3.创建对象的方式: 方式1:通过new关键字创建(不常用) let person new Object();// 添…...

软件安全检测报告:如何全面评估企业级办公软件安全性?
软件安全检测报告对软件的整体安全性进行了全面而细致的评估与呈现,既揭露了软件防范非法入侵的能力,同时也为软件的开发与优化提供了关键性的参考依据。 引言情况 撰写报告旨在明确呈现软件的安全性状态,并为后续的改进工作提供依据。在阐…...