二进制

一个游离于山间之上的Java爱好者 | A Java lover living in the mountains

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谁说Win7安装不了Node.js最新版的呢？都2025年，还不更新系统到Win11 近年来，Node.js作为前端开发的顶梁柱，已经被越来越多的开发者广泛使用。但不少坚持用Windows 7的朋友却发出了这样的抱怨：“Win7根本装不了最新版的Node.js！这该怎么办？” 其实，这个问题既和技术有关，也和理念有关。如果你还在用Win7，或许是时候重新思考一下升级的必要性了。本文将详细分析为什么Win7无法直接安装最新版的Node.js，并提供解决方案。下载二进制压缩包在win7系统下安装最新版node.js，提示最低要求Win版本是Win8.1或Server 2012，然后拒绝安装。也是，这都2025年了，而你却还在使用早被microsoft停止维护的win7系统，你是不是该去升级下你的系统了。然而，在某种情况下，如政府项目等，他们还在使用win7系统，他们总不可能为了迁就你，而去更新可能含有“潜在风险”的系统。既然如此，那么该如何在win7系统下安装最新的node.js呢？其实，win7是可以安装最新版的node.js的。我们将下载下来的压缩包，进行解压到你想要存放的任意位置。在cmd窗口中运行node -v，输出当前node.js的版本。然而依旧会给出警告提示，那么，我们可以通过set NODE_SKIP_PLATFORM_CHECK=1。之后再次输入node -v命令，便能够正常输出node版本信息了。配置环境变量虽然通过上述步骤，我们已然在win7系统下安装上了node.js最新版本。但你发现没node -v命令是需要在它解压路径下，换句话说，便是离开该目录，是找不到node.exe这个可执行文件的。或许你早就想到了，那么将node.exe所在的路径添加到PATH环境变量中即可。然而，我们还需设置set NODE_SKIP_PLATFORM_CHECK=1这个环境变量，因为这种设置只对当前cmd窗口有效，为了一劳永逸，我们也将它设置进环境变量。而如果想要切换成其他版本，只需下载对应版本的二进制压缩包即可，配置方式同上，是不是感觉很丝滑呢！
- 2024-12-26
[node.js]
图像识别之入门案例之数字识别（Machine Learning 研习十四）在前面的文章中，我们曾提到最为常见的监督学习任务是回归（预测价值）和分类（预测类别）。我们使用线性回归、决策树和随机森林等各种算法探讨了回归任务，即预测房屋价值。现在，我们将把注意力转向分类系统。 MNIST数据集我们将使用 MNIST 数据集，这是一组由人类手写的 70,000 张小数字图像。每张图片都标注了所代表的数字。人们对这个数据集的研究非常深入，以至于它经常被称为机器学习的 “hello world”：每当人们提出一种新的分类算法时，他们都会好奇地想看看这种算法在 MNIST 上的表现如何，而且任何学习机器学习的人迟早都会用到这个数据集。 Scikit-Learn 提供了许多下载流行数据集的辅助函数。MNIST 就是其中之一。以下代码从 OpenML.org 获取 MNIST 数据集： from sklearn.datasets import fetch_openml mnist = fetch_openml('mnist_784', as_frame=False) sklearn.datasets 包主要包含三种类型的函数：fetch_* 函数（如 fetch_openml()）用于下载现实生活中的数据集；load_* 函数用于加载 Scikit-Learn捆绑的小型玩具数据集（因此无需通过互联网下载）；make_* 函数用于生成假数据集，对测试非常有用。生成的数据集通常以 (X, y) 元组的形式返回，其中包含输入数据和目标数据，两者都是 NumPy 数组。其他数据集以 sklearn.utils.Bunch 对象的形式返回，这是一个字典，其条目也可以作为属性访问。它们通常包含以下条目： “DESCR” 数据集描述 “data” 输入数据，通常为Numpy二维数组 “target” 标签，通常为Numpy一维数组 fetch_openml() 函数有点不寻常，因为默认情况下，它以 Pandas DataFrame 的形式返回输入，以 Pandas Series 的形式返回标签（除非数据集很稀疏）。但 MNIST 数据集包含图像，而 DataFrame 并不适合图像，因此最好设置 as_frame=False，以 NumPy 数组的形式获取数据。让我们来看看这些数组：共有 70,000 幅图像，每幅图像有 784 个特征。这是因为每幅图像都是 28 × 28 像素，每个特征只代表一个像素的强度，从 0（白色）到 255（黑色）。让我们来看看数据集中的一个数字（图 3-1）。我们需要做的就是抓取一个实例的特征向量，将其重塑为 28 × 28 数组，然后使用 Matplotlib 的 imshow() 函数显示出来。我们使用 cmap="binary" 来获取灰度颜色图，其中 0 代表白色，255 代表黑色：
- 2024-03-15
[Machine Learning 人工智能]