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1，供电问题，可能是USB接口没有数据传输，换用其他USB接口。
2，驱动问题，重新安装驱动或者更新驱动即可。
3，鼠标坏掉，更换新鼠标即可。
鼠标，是计算机的一种外接输入设备，也是计算机显示系统纵横坐标定位的指示器，因形似老鼠而得名（港台作滑鼠）。其标准称呼应该是“鼠标器”，英文名“Mouse”，鼠标的使用是为了使计算机的操作更加简便快捷，来代替键盘那繁琐的指令。
鼠标是1964年由加州大学伯克利分校博士道格拉斯·恩格尔巴特 Douglas Engelbart）发明的，当时道格拉斯·恩格尔巴特在斯坦福研究所(SRI)工作，该研究所是斯坦福大学赞助的一个机构，Douglas Engelbart很早就在考虑如何使电脑的操作更加简便，用什么手段来取代由键盘输入的繁琐指令，申请专利时的名字为显示系统X-Y位置指示器。
网易公开课，斯坦福大学里有个教编程的课程，适合非计算机专业，你也可以找找大学基本的编程书，从print "hello world" 开始学起，学就不要贪功图快，多遍多练，功到自然成
现在随着计算机水平的进步，各行业的自动化都在蓬勃进展，计算机和代码广泛深入到了很多领域。现在谁骂“程序员是屌丝”，其实已经是开了一个很大的地图炮了，因为各行各业现在都有程序员。除了BAT（腾讯阿里百度）这类传统互联网公司之外，银行、实业公司、研究机构、政府机关等等组织和公司，都有做网站\分析数据\写自动化辅助工具程序\写组织管理程序等等多种需求。 那么种种程序员的工作，有多少工作需要数学呢？需要怎么样的数学呢？
首先毫无疑问地，程序员，就是所有“对着电脑，用手敲下特定编程语言构成的代码的人”的总称。我们要分析程序员的工作，也就是写代码。
我个人把写代码的工作分为五类，不一定正确和全面啊，就是个概念性的分类：
1. 第一类是结构性的工作。这类工作把特定的代码、代码段（函数）、代码库构成具有特定功能的程序，这些程序可以接受特定的数据、输出特定的数据。例子如网站的界面、 软件的界面、 软件的一些可视化功能，再复杂一些有网站前端如何与后端通信、如何分配用户请求给后端，如何处理两个并行的程序、通信过程、计算机系统等等。结构性工作需要的是经验以及对已有数据结构的了解，并不需要特别高的数学水平。我说的经验指的是对于一个特定的想要实现的功能，如何选择程序逻辑和数据结构去实现，这种选择的过程需要程序员有大量读写代码的基础，能够把要实现的功能和自己以前实现过的或者看到过的功能联系起来，设计出解决方案并实现。举个例子，比如说网页设计，通过HTML的元素构建页面，通过javascript给页面元素以动态，这个过程基本是“所见即所得”的过程。
目前大部分的互联网公司以及银行系统需求的主要都是这类工作。为了实现特定功能，程序有非常复杂的结构，必须要很多人一同参与编写和测试，因此才有了软件工程这门学科的诞生。
结构性工作的巅峰产物是计算机操作系统。计算机操作系统虽然复杂，但是其中涉及到的数学并不多，最复杂的数学就是如何处理多个任务的调度以及进行内存分配管理，都可以抽象成简单的离散数学和排列组合问题。不过，1万行的操作系统和100万行的操作系统的数学理论复杂度是差不多的，他们主要的区别是结构性的，而非数学上的。比如支持更多种CPU、硬件外设、网络协议等等。
2. 第二类是效率性的工作。这类工作把特定的工程问题抽象成数学问题，然后发明新的数据结构或者操作逻辑去优化解决问题的效率。最简单的例子是排序，用冒泡排序或者快速排序给大批量数据做整理有显著的时间差别，这个大家都知道的……计算机科学家们主要从事的就是这类工作,需要极高的组合数学和图论等知识。早期的效率性问题通常依靠较为复杂的离散数学，而近年来大部分问题都是应用图论来解决。解决这类问题需要程序员对大部分的数据结构都有深刻的理解，并且能够进行严格的理论分析，能够清楚地指出某种数据结构或操作逻辑的时间效率和内存效率。上面谈到的cqf 16岁发明的数据结构，就属于这类工作……反正我对这类工作毫无天赋，继离散数学败了以后，后来的高级算法课成绩也很差。
效率性工作的巅峰产物是一套书叫做《The Art of Computer Programming》，作者是斯坦福大学的教授Donald.E.Knuth。这部神书包含了人类已知的大部分计算机算法的理论分析和最优形式， 50年来被公认为算法领域的圣经。吃透这套书，就可以拿到世界上最好的程序员的工作了（比尔盖茨说如果谁看懂了这套书，就请把简历发给他……），当然这很不容易。我至今只认真看了第一本的前言。
兼有前两类工作的巅峰产物是淘宝网，尤其是双十一前后的淘宝网。不解释太多，大家可以看文章《揭秘在淘宝买东西背后的复杂技术》。Google这两年在这方面做的不如淘宝，因为中国人实在太多了……
3. 第三类是逻辑性的工作。指的是用计算机模拟人类的认知逻辑，这类工作包括语音识别、文字理解、信息检索、数据分析等等。这类工作最早属于高大上的人工智能、自然语言处理研究，后来随着互联网的兴起开始逐步进入大众视野。这类工作的主要基础是概率统计、机器学习和数据挖掘的模型，包含的数学知识主要有概率、线性代数和图论。由于互联网公司和金融公司对于机器学习的需求，相关的基础知识已经发展得非常成熟，如何学习这类知识也已经有很规范的教程。如今在硅谷，程序员不懂点机器学习，都不好意思出门和人打招呼。
这类工作的应用大约是这样的：通过分析用户在淘宝上买东西的数据，推测他还会买啥；通过分析股市的变化以及一些市场信息，推测股市下一步涨还是跌。还有就是分析搜索关键词给出搜索结果，分析语音信号转化成文字等等。这些不同的应用都是为了分析数据，都有类似的处理模型和数学方法。
近年来在机器学习的基础上人们发明了深度学习。这个我不是很懂，不好加以评论。但是我知道这类工作的主要目的是模仿人类的认知能力。特别地，机器学习领域最基础最出名的模型“神经网络”，已经被生物学家证明是比较好的对于人类大脑逻辑的模拟。
这类工作说简单也简单，说难也可以很难。你只需要学过大学一年级的线性代数，就可以理解神经网络、支持向量机等机器学习的模型，然后自己训练模型去分析数据了——这也是大部分硅谷公司的需求。百度新任首席科学家Andrew Ng在Coursera上有个机器学习的公开课，讲完神经网络之后他就说：“Good，你现在已经比大部分硅谷工程师更加了解机器学习了。”（真的不是黑么）然而机器学习的模型背后的数学非常深奥，比如说神经网络可以等效成一些复杂的高维拓扑结构，网络的训练实际上是这些拓扑结构做拓扑变换的过程。比如如果待训练的数据维数非常高，要选择合适的函数降维。为了理解这些东西，需要深入学习线性代数、拓扑学、数学分析等数学知识。其实我说的我也不是很懂，我没系统学过拓扑