由于 NestJS 项目需要 node16 以上，所以装了 nvm 用来管理 node 版本----由此开始产生问题。

1. 换源。 Syntax Error: Error: Cannot find module 'node-sass' Require stack 大部分的文章都会提到是源的问题，换源重装即可。但是没有解决问题。
2. 删除 node-sass 重装。来到第二步，原因是 sass-loader 版本低，无法兼容 node-sass，此时可以选择升级重装。但是没有解决问题。
3. 指定 node-sass 版本重装。这一步大部分文章指出是 node-sass 以及 sass-loader 与当前 node 版本不对应，查找到对应 node 版本的版本号重装即可。但还是没有解决问题。

此时已经开始陷入迷茫，我又仔细查看了一遍错误日志，发现提示 Python 环境有问题，虽然没有动过相关环境，Mac 也自带了 Python3 环境，但还是查找了一下解决办法。

• 由于 Mac 的 Rootless 环境，使用 Root 权限依然无法修改/usr/local/bin中的文件，所以先whereis python3找到 Python3 的路径，拷贝一份出来并修改名称为 Python，然后配置环境变量export PATH=/usr/local(此处为拷贝出来的 Python3 路径):$PATH，然后source ~/.bash_profile或者重启终端。

配置好 Python 环境后，重新 npm i，提示FATAL ERROR: wasm code commit Allocation failed - process out of memory，根据一个回答中的相关描述，Arm64 架构对于 Node@14 的支持有一些问题，于是参考 Github 上 NVM 的相关 issue 以及文章的描述，发现 M 系列芯片 安装 16 版本之前的 Node 时，需要使用 rosetta 启动终端。解决办法是：

• 找到应用程序的“终端” -> 点击显示简介 -> 在简介信息中勾选“使用 Rosetta 打开” -> 打开后重装 Node@14.16.0 -> 关闭终端。 切出 item2 后，执行npm run dev发现提示Node Sass could not find a binding for your current environment: OS X 64-bit，按照提示中的解决办法，使用npm rebuild node-sass，rebuild 完成后重新运行项目，Done！

log位置： AppData\Local\npm-cache\_logs

• CSS scoped原理

页面生成二维码：

• qrcode 例子（生成周围白色边框）
• vue-qr（二维码内部可以生成icon） 例子

性能优化：

• 小程序长列表渲染：https://shimo.im/docs/913JM5bzn9cgbKAE/

• 何为埋点
• logan

何为埋点

前端埋点指的是通过监控用户的操作行为，统计用户端产品的使用情况。以监控数据为基础，分析产品的优化方向。

1. 前端监控:
   • 数据监控：监听用户信息和行为
   • 性能监控：监听前端的性能，主要包括监听网页或者说产品在用户端的体验
   • 异常监控：监听前端代码在执行过程中也会发生异常，主要包括Javascript 的异常监控、样式丢失的异常监控、服务器请求的异常监控
2. 前端埋点
   • 手动埋点：也叫代码埋点，即手动添加埋点代码，调用埋点sdk函数，统计数据，调用业务逻辑功能接口，上报埋点数据
   • 无埋点：前端自动收集所有事件，上报埋点数据，通过后端过滤以及计算统计数据
   • 可视化埋点：通过可视化交互的手段，代替上述的代码埋点。将业务代码和埋点代码分离，提供一个可视化交互的页面，输入为业务代码，通过这个可视化系统，可以在业务代码中自定义的增加埋点事件等等，最后输出的代码耦合了业务代码和埋点代码
3. 实际使用：
   • 用手动埋点获取自定义事件以及自定义属性。
   • 用户的基本信息可以使用无埋点获取。

logan

日志输入 日志存储 后端系统 前端系统

引入动态库时提示许多error，找了一圈发现是因为macOS10.14后强制要求签名。

签名步骤：

• 先打开keychain Access.app复制证书签名
• codesign -f -s "签名" \...\xxx.dylib

其他操作：

• 清除签名：codesign --remove-signature xxx.dylib
• 查看签名：codesign -v xxx.dylib

• anaconda安装tensorflow

anaconda安装tensorflow

Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA

两个办法：

• 从这里找到对应版本的tf下载，重新安装。

pip install {path}tensorflow***.whl

• 直接忽略，在代码里添加：

os.environ[“TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL”]=‘2’ # 只显示 warning 和 Error

item能使用但vscode无法使用，并提示：

ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow'

• cmd+shift+p在python select interpreter中更换使用的python路径
• 换一个文件夹（

FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'. _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)])

numpy版本过高，重装即可。

源 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

其他

RuntimeError: Found 0 files in subfolders of: ...

路径问题：路径寻找的是当前文件的子文件中的数据