文章目录1.复现问题2.分析问题3.解决问题1.复现问题今天准备克隆Redis桌面(GUI)管理客户端，故按照官方文档给出的指令运行时，如下图所示：但在执行指令npminstall--platform=win32却报出如下图错误：PSD:\Software\RedisDesktopManager\AnotherRedisDesktopManager>npminstall--platform=win32npmWARNconfigglobal`--global`,`--local`aredeprecated.Use`--location=global`instead.npmWARNdeprecat
文章目录1.复现问题2.分析问题3.解决问题1.复现问题今天准备克隆Redis桌面(GUI)管理客户端，故按照官方文档给出的指令运行时，如下图所示：但在执行指令npminstall--platform=win32却报出如下图错误：PSD:\Software\RedisDesktopManager\AnotherRedisDesktopManager>npminstall--platform=win32npmWARNconfigglobal`--global`,`--local`aredeprecated.Use`--location=global`instead.npmWARNdeprecat
使用npm安装时候报错了 根据网上经验解决方法：1.删除.npmrc文件该文件在：C:\Users{账户}\下的.npmrc文件，一般这种类型的都是默认被隐藏，一定要选择将隐藏取消掉删掉即可。 注意：当前方式确实是最有效的操作，但是并不是根本原因，删除该文件会是node恢复默认配置若没有进行过node的镜像配置或者其他操作配置，可忽略当前提示；若进行过node_cache(缓存目录)node_global(全局包存放目录)的配置操作，参考方法三操作2.或者直接用命令清理就行，控制台输入：npmcacheclean--force使用该方法，我是没有生效，那就自己追根朔源，若可行，自行忽略后续内
使用npm安装时候报错了 根据网上经验解决方法：1.删除.npmrc文件该文件在：C:\Users{账户}\下的.npmrc文件，一般这种类型的都是默认被隐藏，一定要选择将隐藏取消掉删掉即可。 注意：当前方式确实是最有效的操作，但是并不是根本原因，删除该文件会是node恢复默认配置若没有进行过node的镜像配置或者其他操作配置，可忽略当前提示；若进行过node_cache(缓存目录)node_global(全局包存放目录)的配置操作，参考方法三操作2.或者直接用命令清理就行，控制台输入：npmcacheclean--force使用该方法，我是没有生效，那就自己追根朔源，若可行，自行忽略后续内
IntroductionAccordingtotheplanjointlyapprovedbytheNationalDevelopmentandReformCommissionandotherthreecentraldepartments,ChinawillbuildeightnationalintegratedcomputinghubsintheGuangdong-HongKong-MacaoGreaterBayArea,theChengdu-Chongqingeconomiccircle,theYangtzeRiverDelta,andtheBeijing-Tianjin-Hebeireg
IntroductionAccordingtotheplanjointlyapprovedbytheNationalDevelopmentandReformCommissionandotherthreecentraldepartments,ChinawillbuildeightnationalintegratedcomputinghubsintheGuangdong-HongKong-MacaoGreaterBayArea,theChengdu-Chongqingeconomiccircle,theYangtzeRiverDelta,andtheBeijing-Tianjin-Hebeireg
《Spatio-TemporalRepresentationWithDeepNeuralRecurrentNetworkinMIMOCSIFeedback》文献阅读 该文献的作者是天津大学的吴华明老师，在2020年5月发表于IEEEWIRELESSCOMMUNICATIONSLETTERS。 该文献提出了一种基于深度学习的压缩CSI方法，使用深度循环神经网络(RNN)来学习时间相关性，根据不同结构下解耦的时空特征表示设计了特征提取模块，并采用深度可分离卷积来恢复信道。1研究背景 在频分双工(FDD)MIMO网络中，UE可以估计出下行CSI，然后将CSI反馈给BS对下一个信号进行预编
《Spatio-TemporalRepresentationWithDeepNeuralRecurrentNetworkinMIMOCSIFeedback》文献阅读 该文献的作者是天津大学的吴华明老师，在2020年5月发表于IEEEWIRELESSCOMMUNICATIONSLETTERS。 该文献提出了一种基于深度学习的压缩CSI方法，使用深度循环神经网络(RNN)来学习时间相关性，根据不同结构下解耦的时空特征表示设计了特征提取模块，并采用深度可分离卷积来恢复信道。1研究背景 在频分双工(FDD)MIMO网络中，UE可以估计出下行CSI，然后将CSI反馈给BS对下一个信号进行预编
《Spatio-TemporalRepresentationWithDeepNeuralRecurrentNetworkinMIMOCSIFeedback》文献阅读 该文献的作者是天津大学的吴华明老师，在2020年5月发表于IEEEWIRELESSCOMMUNICATIONSLETTERS。 该文献提出了一种基于深度学习的压缩CSI方法，使用深度循环神经网络(RNN)来学习时间相关性，根据不同结构下解耦的时空特征表示设计了特征提取模块，并采用深度可分离卷积来恢复信道。1研究背景 在频分双工(FDD)MIMO网络中，UE可以估计出下行CSI，然后将CSI反馈给BS对下一个信号进行预编
《Spatio-TemporalRepresentationWithDeepNeuralRecurrentNetworkinMIMOCSIFeedback》文献阅读 该文献的作者是天津大学的吴华明老师，在2020年5月发表于IEEEWIRELESSCOMMUNICATIONSLETTERS。 该文献提出了一种基于深度学习的压缩CSI方法，使用深度循环神经网络(RNN)来学习时间相关性，根据不同结构下解耦的时空特征表示设计了特征提取模块，并采用深度可分离卷积来恢复信道。1研究背景 在频分双工(FDD)MIMO网络中，UE可以估计出下行CSI，然后将CSI反馈给BS对下一个信号进行预编
