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在当前ai发展的大趋势下，个体经济有哪些机会

Thu, 30 Jan 2025 19:15:27 +0800

在当前AI快速发展的大趋势下，个体经济迎来了诸多新的发展机遇，以下是一些具体的机会领域：

1. 内容创作与数字营销

AI辅助内容创作：AI工具可以帮助个体创作者快速生成高质量的文字、图像和视频内容。例如，AI可以自动生成文案、设计海报、剪辑视频，大大降低了创作门槛和成本。
个性化营销：借助AI的大数据分析，个体经济者能够更精准地把握市场需求和消费者喜好，实现个性化的产品推荐和精准营销。

2. 电商与新零售

智能选品与运营：AI可以帮助个体电商从业者分析市场趋势，选择更有潜力的商品进行销售，同时降低运营成本。
虚拟试衣与智能客服：AI技术提供的虚拟试衣间、智能客服等功能，能够提升消费者购物体验，为个体电商创造差异化竞争优势。

3. 专业服务与知识付费

超级个体崛起：AI技术降低了专业服务的门槛，使得个体从业者能够以更低的成本提供高附加值的服务。例如，设计师、程序员、咨询师等可以通过AI工具提升工作效率，更好地满足客户个性化需求。
知识付费与在线教育：AI可以为个体教育从业者提供个性化的教学方案，帮助其打造更具吸引力的在线课程。

4. 智能家居与生活服务

智能家居产品：随着AI技术的发展，智能家居产品如智能门锁、自动清洁设备等市场需求不断增长。个体从业者可以专注于这些产品的销售与安装服务。
生活服务优化：AI可以帮助个体从业者优化服务流程，提升服务质量和效率，例如通过AI预约系统、智能客服等提升用户体验。

5. 创意设计与艺术

AI辅助设计：AI工具可以帮助个体设计师快速生成创意设计，从平面设计到3D建模，大大提高了设计效率。
数字艺术创作：AI生成艺术作品成为新的趋势，个体艺术家可以利用AI技术创作独特的数字艺术作品，并通过在线平台进行销售。

6. 跨境电商与出海

AI助力出海：AI可以帮助个体经济者优化跨境电商的运营，包括产品推荐、市场分析、语言翻译等。通过AI技术，个体从业者可以更好地适应不同国家和地区的市场需求。
内容出海：个体创作者可以利用AI生成的内容，结合社交媒体平台，将创意内容推向国际市场。

7. 健康与养生

AI健康管理：个体从业者可以利用AI技术开发健康管理应用，提供个性化的健康建议和养生方案。
心理健康服务：AI辅助的心理咨询工具可以帮助个体从业者提供更高效的心理健康服务。

8. 新兴技术应用

AI工具开发与分发：对于有一定技术能力的个体从业者，可以专注于开发AI工具或应用，并通过在线平台进行分发。
AI代理与服务：个体从业者可以成为AI技术的代理商或服务商，为企业或个人提供AI解决方案的咨询和实施服务。

9. 轻创业与个人品牌

轻资产创业：AI技术使得个体从业者可以以更低的成本开展创业项目，例如通过AI工具实现自动化运营。
个人品牌建设：借助AI生成的内容和社交媒体平台，个体从业者可以更高效地打造个人品牌，吸引客户和粉丝。

总体来看，AI技术为个体经济带来了前所未有的机遇，降低了创业门槛，提升了生产效率，并创造了更多个性化和创新性的服务模式。个体从业者需要积极拥抱AI技术，不断提升自身能力，以在新的经济环境中脱颖而出。

Dify 的 Agent 能力有哪些应用案例？

Wed, 22 Jan 2025 21:02:47 +0800

Dify 的 Agent 能力在多个应用场景中展现了强大的功能和灵活性，以下是一些具体的应用案例和功能特点：

1. 智能客服系统

Dify 的 Agent 可以作为智能客服机器人，理解用户的问题并调用相关工具来提供答案。例如，在客服场景中，Agent 可以通过 RAG 技术从公司内部数据库中检索相关政策或解决方案，从而提供准确且个性化的回答。

2. 旅行规划助手

Dify 的 Agent 可以作为旅行规划助手，使用 wikipedia_search 工具收集用户旅行目的地的相关信息，并根据用户需求提供酒店推荐、景点介绍等服务。例如，用户可以询问“巴黎的最佳旅游景点是什么？”Agent 会调用相关工具，收集信息并生成详细的回答。

3. 搜索引擎集成

Dify 的 Agent 可以集成搜索引擎工具（如 DuckDuckGo API），在用户提出问题时自动调用搜索工具获取最新信息。例如，用户询问“最近的科技新闻有哪些？”Agent 会调用搜索引擎，获取相关网页内容，并整合后提供给用户。

4. 多 Agent 协作

Dify 支持多 Agent 协作，多个 Agent 可以在“群聊”中协作解决问题。例如，在查询股票信息并给出投资建议时，一个 Agent 负责获取股价信息，另一个 Agent 负责分析和提供建议，用户可以与多个 Agent 交互。

5. 文本生成与创意写作

Dify 的 Agent 可以用于各种文本生成任务，如撰写故事、新闻报道、文案、诗歌等。用户可以指定主题和风格，Agent 会根据提示生成高质量的文本。

6. 知识库问答

Dify 的 Agent 可以结合 RAG 技术，从企业内部知识库中检索信息，回答员工的查询。例如，员工可以询问“公司的远程办公政策是什么？”Agent 会从知识库中检索相关信息并提供准确回答。

7. 代码辅助

Dify 的 Agent 可以集成代码生成工具，帮助开发者快速实现特定功能。例如，用户可以询问“使用 Python 实现一个快速排序算法”，Agent 会生成相应的代码。

8. 自定义工具集成

Dify 支持开发者自定义工具的集成，通过 OpenAPI 或 OpenAI Plugin 规范文件导入外部工具。例如，开发者可以将企业内部的工具或 API 集成到 Dify 中，扩展 Agent 的功能。

9. 设计与创意生成

Dify 的 Agent 可以调用外部工具（如 DALL·E 和 Vectorizer.AI）来完成设计任务。例如，用户可以要求 Agent 设计一个 Logo，Agent 会通过多轮问答了解用户需求，调用 DALL·E 生成设计，并通过 Vectorizer.AI 转换为矢量图。

10. 企业级应用

Dify 的 Agent 可以用于企业级应用，如智能助手、自动化工作流等。开发者可以根据企业需求配置 Agent 的参数和工具，实现高效的业务自动化。

通过这些应用案例，可以看出 Dify 的 Agent 能力不仅支持多种复杂任务，还可以通过自定义工具和 RAG 技术实现高度的灵活性和个性化。

Stable Diffusion的安装和使用

Wed, 15 Jan 2025 22:58:36 +0800

Stable Diffusion 的安装和使用

1. 安装 Stable Diffusion

Stable Diffusion 的安装可以分为手动安装和使用一键安装包两种方式。以下是详细的步骤：

1.1 手动安装

安装 Python 和 Git：

Python：安装 Python 3.10.6 版本。确保在安装过程中勾选“Add Python 3.10 to PATH”选项。
bash复制
```
https://www.python.org/downloads/
```
Git：安装 Git。下载并安装 64-bit Git for Windows。
bash复制
```
https://git-scm.com/download
```

克隆 Stable Diffusion WebUI 仓库：

打开命令行工具（CMD 或 PowerShell），输入以下命令克隆仓库：

bash复制

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.gitcd stable-diffusion-webui

安装依赖项：

运行以下命令安装必要的依赖项：

bash复制

pip install -r requirements_versions.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

下载预训练模型：

从 Hugging Face 下载预训练模型 v1-5-pruned-emaonly.safetensors，并将其放置到 models/Stable-diffusion 文件夹中。

启动 Stable Diffusion WebUI：

运行以下命令启动 WebUI：
bash复制
```
python webui.py
```
打开浏览器，访问 http://127.0.0.1:7860，即可进入 Stable Diffusion WebUI 界面。

1.2 使用一键安装包

下载整合包：

下载秋葉 aaaki 的整合包。
下载链接：秋葉 aaaki 整合包

安装依赖：

解压下载的整合包，放置在硬盘空间充足的磁盘内，路径最好不要带中文路径的文件夹。
运行 启动器运行依赖-dotnet-6.0.11.exe 进行安装。

启动 Stable Diffusion WebUI：

进入 sd-webui-aki-v4.2 文件夹，点击 A启动器，然后点击一键启动，等待程序自动加载必要的启动项，即可进入 Stable Diffusion WebUI 界面。

2. 使用 Stable Diffusion

选择模型：

在 WebUI 界面左上角，可以选择你所安装的模型。推荐使用 C 站（Civitai）下载模型：Civitai 官网。

输入提示词：

在输入框中输入你的文字描述，例如：
portrait of beautiful girl, brown hair, freckles, tshirt, professional lighting, indoor, artistic photography

调整参数：

调整图像的细节参数，如分辨率和风格。

生成图像：

点击 Generate 按钮，等待几秒钟，系统就会根据你的描述生成对应的图像。

汉化界面（可选）：

从 Stable-diffusion-webui 的汉化扩展下载汉化语言包，把 localizations 文件夹内的 Chinese-All.json 和 Chinese-English.json 复制到 stable-diffusion-webui/localizations 目录中。
点击 Settings，左侧点击 User interface 界面，在界面里最下方的 Localization (requires restart)，选择 Chinese-All 或者 Chinese-English。
点击界面最上方的黄色按钮 Apply settings，再点击右侧的 Reload UI 即可完成汉化。

3. 常见问题及解决方法

显卡驱动问题：

更新显卡驱动可以解决一部分错误问题。

路径问题：

Python 和 Git 等前置部件，都按默认路径安装在 C 盘，不要改变它们的位置，这样会很大程度减少出错几率。

安装路径：

Stable Diffusion WebUI 可以不安装在 C 盘，但安装路径尽量简单，不要套太多层文件夹，每一层文件夹不要有任何中文，有充足的硬盘空余空间。

模型下载：

如果下载模型时遇到问题，可以使用异型岛社区版下载器，提高下载速度，解决大模型下载时间长、经常断线、需要反复重试等问题。

通过以上步骤，你可以成功安装并使用 Stable Diffusion 进行图像生成。希望这些信息能帮助你顺利进行安装和使用。

以一个例子来讲解LatentSync 模型的使用？

Wed, 15 Jan 2025 22:36:41 +0800

使用 LatentSync 模型的示例

1. 环境配置

系统要求：

GPU 显存需求：至少 6.5GB
支持 CUDA 的 NVIDIA 显卡
Python 环境

安装步骤：

latentsync_unet.pt
latentsync_syncnet.pt
tiny.pt
可以从 Hugging Face 下载这些文件，并放置在 ./checkpoints/ 目录下。

克隆 LatentSync 仓库：

bash复制

git clone https://github.com/bytedance/LatentSync.gitcd LatentSync

安装依赖：
bash复制
```
pip install -r requirements.txt
```
下载模型文件：

2. 数据准备

视频预处理：

自动修正视频帧率至 25fps，音频重采样至 16000Hz。
自动场景检测和分割，将视频分割为 5-10 秒的片段。

人脸处理：

检测并筛选人脸大小（要求大于 256×256）。
去除多人脸场景。
基于面部特征点进行仿射变换，统一调整尺寸至 256×256。

质量控制：

同步置信度评分筛选（阈值为 3）。
自动调整音视频偏移。
使用 hyperIQA 进行图像质量评估。

3. 运行推理

基本推理：

运行 inference.sh 脚本进行基本推理：
bash复制
```
./inference.sh
```
可以通过调整 guidance_scale 参数到 1.5 来提高唇形同步精度。

高级功能：

如果需要在中文数据上训练，可以下载中文数据集并进行训练，以提升在中文上的效果。

使用 train_unet.sh 和 train_syncnet.sh 进行 U-Net 和 SyncNet 的训练：
bash复制
```
./train_unet.sh
./train_syncnet.sh
```

模型训练：
自定义模型：

4. 应用场景

影视后期制作：在电影配音时根据配音音频自动生成匹配的唇部动画，提高制作效率并保持角色形象连贯性。
教育领域：在线英语课中，教师将语音转换为唇同步视频，帮助学生更准确地学习发音。
广告视频制作：汽车广告里为虚拟代言人生成唇同步视频，让广告词表达更自然，增强广告吸引力。
远程会议：跨国远程会议中实时生成唇同步视频，解决网络延迟导致的音画不同步问题，提升沟通效果。
游戏开发：RPG 游戏中让 NPC 在对话时唇部动作与语音同步，增强游戏沉浸感和角色互动体验。

5. 项目地址

GitHub 仓库：https://github.com/bytedance/LatentSync
arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.09262

通过以上步骤，你可以使用 LatentSync 模型生成高质量的唇形同步视频，适用于多种实际应用场景。

python虚拟环境的创建和启动

Wed, 15 Jan 2025 07:43:10 +0800

在 Python 中创建和启动虚拟环境是一个常见的开发实践，它可以帮助你隔离项目依赖，避免不同项目之间的包冲突。以下是使用 `venv` 模块（Python 3.3+ 自带）创建和激活虚拟环境的详细步骤：

### 创建虚拟环境

1. **打开命令提示符（Windows）或终端（macOS/Linux）**：

- 在 Windows 上，可以通过在开始菜单中搜索“cmd”或“命令提示符”来找到。

- 在 macOS 或 Linux 上，可以通过在应用程序/实用工具中找到“终端”或使用快捷键 `Command + 空格` 搜索“终端”来打开。

2. **导航到项目目录**：

- 使用 `cd` 命令导航到你的项目目录。例如：

```sh

cd path\to\my_project

```

3. **创建虚拟环境**：

- 使用 `python -m venv` 命令创建虚拟环境。假设虚拟环境名为 `venv`，命令如下：

```sh

python -m venv venv

```

- 这将在项目目录下创建一个名为 `venv` 的文件夹，里面包含了虚拟环境的文件和目录。

### 激活虚拟环境

#### 在 Windows 上

1. **激活虚拟环境**：

- 在命令提示符中，运行以下命令来激活虚拟环境：

```sh

.\venv\Scripts\activate

```

- 激活后，命令提示符的前缀会显示虚拟环境的名称（如 `(venv)`），表示你已经处于虚拟环境中。

#### 在 macOS 和 Linux 上

1. **激活虚拟环境**：

- 在终端中，运行以下命令来激活虚拟环境：

```sh

source venv/bin/activate

```

- 激活后，终端的提示符前缀会显示虚拟环境的名称（如 `(venv)`），表示你已经处于虚拟环境中。

### 退出虚拟环境

当你完成开发工作，想要退出虚拟环境时，只需在命令提示符或终端中运行以下命令：

```sh

deactivate

```

这将使你退出虚拟环境，回到系统的全局 Python 环境中。

### 示例

假设你的项目目录为 `D:\my_project`，以下是在 Windows 上创建和激活虚拟环境的完整步骤：

1. 打开命令提示符。

2. 导航到项目目录：

```sh

cd D:\my_project

```

3. 创建虚拟环境：

```sh

python -m venv venv

```

4. 激活虚拟环境：

```sh

.\venv\Scripts\activate

```

在 macOS 或 Linux 上，假设你的项目目录为 `/Users/username/my_project`，以下是在 macOS 或 Linux 上创建和激活虚拟环境的完整步骤：

1. 打开终端。

2. 导航到项目目录：

```sh

cd /Users/username/my_project

```

3. 创建虚拟环境：

```sh

python3 -m venv venv

```

4. 激活虚拟环境：

```sh

source venv/bin/activate

```

### 总结

通过以上步骤，你可以轻松地为你的 Python 项目创建并激活虚拟环境，从而更好地管理项目依赖。希望这些信息对你有帮助！如果有其他问题，欢迎继续提问。

ollama参数相关设置

Mon, 13 Jan 2025 09:08:28 +0800

### Ollama 服务器相关参数的设置

Ollama 提供了多种环境变量来配置服务器的行为，这些变量可以帮助您优化模型的加载、内存管理、并发请求处理等。以下是一些常用的环境变量及其设置方法：

#### 1. **OLLAMA_HOST**

- **作用**：定义 Ollama 服务器的监听地址。

- **默认值**：`127.0.0.1:11434`

- **设置方法**：设置为 `0.0.0.0` 可以让 Ollama 监听所有可用的网络接口，从而允许外部网络访问。

```bash

export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434

```

或者在 `ollama.service` 文件中添加：

```ini

Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"

```

#### 2. **OLLAMA_PORT**

- **作用**：定义 Ollama 服务器的监听端口。

- **默认值**：`11434`

- **设置方法**：如果默认端口被占用，可以设置一个新的端口，例如 `8080`。

```bash

export OLLAMA_PORT=8080

```

或者在 `ollama.service` 文件中添加：

```ini

Environment="OLLAMA_PORT=8080"

```

#### 3. **OLLAMA_KEEP_ALIVE**

- **作用**：控制模型在内存中的存活时间。

- **默认值**：`5m`（5分钟）

- **设置方法**：设置为 `24h` 可以让模型在内存中保持24小时。

```bash

export OLLAMA_KEEP_ALIVE=24h

```

或者在 `ollama.service` 文件中添加：

```ini

Environment="OLLAMA_KEEP_ALIVE=24h"

```

#### 4. **OLLAMA_MODELS**

- **作用**：指定模型镜像的存储路径。

- **默认值**：`~/.ollama/models`（Linux 和 macOS），`C:\Users\<username>\.ollama\models`（Windows）

- **设置方法**：设置为 `/data/model/ollama_models` 可以将模型存储在 `/data` 目录下。

```bash

export OLLAMA_MODELS=/data/model/ollama_models

```

或者在 `ollama.service` 文件中添加：

```ini

Environment="OLLAMA_MODELS=/data/model/ollama_models"

```

#### 5. **OLLAMA_NUM_PARALLEL**

- **作用**：每个模型同时处理的最大并行请求数。

- **默认值**：`1`

- **设置方法**：设置为 `2` 可以让 Ollama 同时处理两个并发请求。

```bash

export OLLAMA_NUM_PARALLEL=2

```

或者在 `ollama.service` 文件中添加：

```ini

Environment="OLLAMA_NUM_PARALLEL=2"

```

#### 6. **OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS**

- **作用**：可以同时加载的最大模型数量。

- **默认值**：`1`（对于 CPU 推理），`GPU 数量的 3 倍`（对于 GPU 推理）

- **设置方法**：设置为 `2` 可以同时加载两个模型。

```bash

export OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=2

```

或者在 `ollama.service` 文件中添加：

```ini

Environment="OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=2"

```

#### 7. **OLLAMA_MAX_QUEUE**

- **作用**：Ollama 在拒绝额外请求之前可以排队的最大请求数。

- **默认值**：`512`

- **设置方法**：设置为 `100` 可以调整队列的最大长度。

```bash

export OLLAMA_MAX_QUEUE=100

```

或者在 `ollama.service` 文件中添加：

```ini

Environment="OLLAMA_MAX_QUEUE=100"

```

#### 8. **OLLAMA_ORIGINS**

- **作用**：允许的来源列表，用于跨域访问。

- **默认值**：空

- **设置方法**：设置为 `*` 可以允许所有来源。

```bash

export OLLAMA_ORIGINS=*

```

或者在 `ollama.service` 文件中添加：

```ini

Environment="OLLAMA_ORIGINS=*"

```

#### 9. **OLLAMA_DEBUG**

- **作用**：是否开启调试模式。

- **默认值**：`false`

- **设置方法**：设置为 `1` 可以开启调试模式。

```bash

export OLLAMA_DEBUG=1

```

或者在 `ollama.service` 文件中添加：

```ini

Environment="OLLAMA_DEBUG=1"

```

#### 10. **OLLAMA_FLASH_ATTENTION**

- **作用**：是否启用 Flash Attention。

- **默认值**：`true`

- **设置方法**：设置为 `0` 可以禁用 Flash Attention。

```bash

export OLLAMA_FLASH_ATTENTION=0

```

或者在 `ollama.service` 文件中添加：

```ini

Environment="OLLAMA_FLASH_ATTENTION=0"

```

### 应用配置

在修改 `ollama.service` 文件后，需要重新加载和重启服务：

```bash

sudo systemctl daemon-reload

sudo systemctl restart ollama

```

### 验证配置

可以使用以下命令查看 Ollama 服务的状态：

```bash

sudo systemctl status ollama

```

通过以上步骤，您可以根据需要配置 Ollama 服务器，优化模型的加载和处理性能。

ubuntu的文件管理器怎么启动

Thu, 09 Jan 2025 09:46:12 +0800

在Ubuntu中，文件管理器通常称为Nautilus（也称为Files）。启动文件管理器的方法有以下几种：

### 使用图形界面

- **点击桌面图标**：在Ubuntu的默认桌面环境中，通常在桌面的左下角或者顶部的Dock栏上会有一个类似文件夹的图标，点击它就可以打开文件管理器。

- **使用搜索功能**：点击屏幕左上角的“Show Applications”按钮（或者按下`Super`键，也就是Windows键），然后输入“Files”或“文件”进行搜索，找到文件管理器图标后点击即可启动。

### 使用命令行

- 打开终端（可以通过在桌面或Dock栏上找到“Terminal”图标点击打开，或者使用快捷键`Ctrl + Alt + T`）。

- 在终端中输入命令`nautilus`并按回车键，这样就可以启动文件管理器。

以上就是启动Ubuntu文件管理器的几种方法。

2.点亮esp32的led灯

Sat, 12 Oct 2024 18:06:46 +0800

# 点亮led灯

import machine #导入machine模块

import time #导入time模块

pin2 = machine.Pin(2, machine.Pin.OUT) #定义pin2引脚

# 通过循环，实现引脚2的led灯闪烁

while True:

pin2.value(1) #点亮引脚2

time.sleep(1) #等待一秒

pin2.value(0) #关闭引脚

time.sleep(1) #等待一秒

1.esp32环境搭建

Sat, 12 Oct 2024 10:20:42 +0800

1.micropython.org的使用

（1）针对特定esp32的下载地址：https://micropython.org/download/ESP32_GENERIC/

2.esp32驱动程序地址：https://www.silabs.com/developers/usb-to-uart-bridge-vcp-drivers?tab=downloads 选择最新windows版本，通过设备管理器更新驱动程序

3.thonny的使用

（1）thonny下载地址：https://thonny.org/

（2）运行thonny，“视图”菜单，选择“文件”菜单项，打开文件视图

（3）“运行”菜单，“配置解释器”菜单项，解释器选择“MicroPython（esp32）”，端口选择刚才安装驱动的端口。界面最下方选择“安装或更新MicroPython（esptool）”，选择使用的端口，选择下载的esp32驱动后进行安装

4.程序运行

在编辑器界面编写代码，保存到esp32设备，即可运行

5.课件地址及官网

www.itprojects.cn

node.js的基本技巧记录

Fri, 21 Jun 2024 15:13:57 +0800

记录node.js的基本写法


一、commonJS规范
1.单个模块导出
在模块a.js中先定义函数 function
在模块中通过module.exports = function将函数抛出
在调用文件中通过var moduleA = require('./a')引入模块，此时moduleA则为a.js中的function函数
2.多个模块导出
使用对象的方式导出
module.exports = {
    func1:func1,
    func2:func2
}或者直接写方法名
module.exports = {
    func1,
    func2
}或者使用第三种写法导出
exports.func1 = func1
exports.func2 = func2
在调用文件中通过var moduleA = require('./a')引入模块，并通过对象名进行访问
moduleA.func1()
console.log(moduleA.func2("xuguangbin"))

二、npm/yarn的安装和使用
01 npm使用
npm init 在一个新目录中使用，生成package.json文件，以后安装的包可使用此文件
npm install packName -g (uninstall, update) -g为全局安装，本目录安装不用-g
npm instass packName --save-dev (uninstall, update)标记为开发用的版本
npm list -g (不加-g， 列举当前目录下的安装包）
npm info packName （详细信息）
npm info packName version (获取最新版本)
npm install xxx@1 (安装指定版本)
npm outdated (检查包是否已经过时)
npm install (在一个新项目中，如果存在package文件，可直接下载所依赖的包)

02 全局安装nrm及使用
安装：npm i -g nrm
展示所有npm源： nrm ls
测试npm源速度：nrm test
切换源： nrm use taobao

三、es模块化写法
01 开启es模块化写法
在文件夹下执行 npm init，创建package.json文件
在package.json文件中添加"type": "module",字段,默认为commentJs
同时，引入模块时，要写带后缀的完整文件名：import moduleA from "./module/moduleA.js";
02 两种导出方式
1.使用export default moduleA导出，
使用import moduleA from "./module/moduleA.js";导入
2.使用
export {
    moduleB
}导出
使用import {moduleB} from "./module/moduleB.js";导入

四、nodemon、node-dev的使用,可以保存代码后自动重启服务器
全局安装
npm install -g nodemon
npm install -g node-dev
使用
nodemon xxx.js
node-dev xxx.js