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1.安装git
#直接在文件夹下输入cmd回车![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-vqPRpWyi-1595308122978)(file:///C:\Users\JO-M01\AppData\Roaming\Tencent\Users\3030228729\QQ\WinTemp\RichOle\9T_V`}HR~Q]0OXAZ76EATHK.png)]](https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/e4734fd3b15b4db7aa747c0bf13293e3.png)
# 克隆项目
git clone https://github.com/PanJiaChen/vue-element-admin.git1、在node安装目录下下新建两个文件夹
node_global全局包下载存放
node_cachenode缓存
2、修改路径
在CMD窗口执行以下两条命令：
npm config set prefix "C:\node\node_global"
npm config set cache "C:\node\node_cache"# 进入项目目录
cd vue-element-admin
# 安装依赖
npm install
# 本地开发 启动项目
npm run dev在环境变量里找到PATH 在最后加上 %SystemRoot%\system32; 注意要加分号
ps：添加环境变量要重启电脑
cocos2dx lua + protobuf
vs 2015 cocos2dx 3.10 lua protobuf1. 下载 protobuf 源码 https://github.com/bnnswyp/protobuf/tree/master/protobuf-2.5.0 解压后的文件列表如下所示 其中 vsprojects 文件夹为 protobuf 的vs 工程2. 打开 protobuf.sln 编译...
vue-element-admin项目部署到服务器简要步骤
为了后序测试，运维人员的便捷性，舒适的，我们采用了流水线jenkins自动化部署的方式构建前端项目。
手把手教你用P-MOS管搭建双电源自动切换电路（含AO3401选型指南）
本文提供了一份基于P-MOS管AO3401构建高可靠双电源自动切换电路的实战指南。文章详细对比了继电器、理想二极管与MOS管方案的优劣，深入解析了AO3401的关键参数选型，并手把手指导了从原理图设计、PCB布局到上电调试的全过程，旨在帮助硬件工程师和创客以极低成本实现无缝、高效的电源冗余方案。
vue-element-admin 安装、部署、环境配置、学习，精简，应用过程
1、工具集合 （1）node.js 下载地址：https://nodejs.org/zh-cn/，选择长期支持版。 （2）git 下载地址：https://git-scm.com/，选择对应的操作系统版。 系统...
源码编译部署篇（二）源码编译milvus成功后如何启动standalone并调试成功！
由于Milvus官方文档只提及如何使用docker安装部署Milvus，关于源码安装方式篇幅较少，因此，我整理撰写了如何通过源码编译方式成功安装Milvus，详见此篇。之所以选择这种复杂的安装方式，可以调试源码进而熟悉Milvus如何搭建整个框架支持AI上层应用功能。根据上篇步骤部署虽然可以成功，然而，我却不能成功启动Milvus服务，这个问题困扰了一两天，现在终于得以解决并能成功调试Milvus源码。接下来，分为三个部分介绍如何启动和成功调试。
RPA实战-UiPath自动化处理Outlook邮件附件全流程解析
本文详细解析了如何使用UiPath实现Outlook邮件附件的自动化处理全流程，涵盖环境配置、核心流程实现、高级功能扩展及性能优化技巧。通过RPA技术，企业可大幅提升邮件附件处理效率，减少人工操作错误，适用于财务、物流等多个场景。
vue-element-admin项目部署 nginx动态代理 含Docker部署、 Jenkins构建
vue-element-admin部署，后端用nginx动态代理，Docker镜像，Jenkins构建
YTM32B1M SDK解析31：软件I2C驱动详解
YTM32B1M微控制器软件I2C驱动解析 本文详细介绍了YTM32B1M微控制器中通过GPIO引脚模拟I2C总线的软件实现方案。核心内容包括： 驱动架构：采用swi2c_config_t配置结构体和swi2c_state_t状态结构体管理I2C参数 功能接口：提供初始化、数据传输（主/从模式）、底层控制等API 应用示例：包含基本配置、EEPROM读写、传感器数据采集、总线扫描等典型应用场景 优化建议：给出引脚选择、时序配置、错误处理等方面的最佳实践 该驱动在硬件I2C资源不足时提供可靠替代方案，支持标准
完美部署vue-element-admin站点
1.git获取
【传感器模块项目实战】机器人/无人驾驶常用传感器模型、选型与安装
认知有限，望大家多多包涵，有什么问题也希望能够与大家多交流，共同成长！无人车&无人机导航合集本文先对机器人/无人驾驶常用传感器模型、选型与安装做个简单的介绍，具体内容后续再更，其他模块可以参考去我其他文章提示：以下是本篇文章正文内容分为位置式绝对型编码器增量式编码器打比赛的时候用过欧姆龙的增量式编码器，也用过待编码器的步进电机。【防盗标记–盒子君hzj】增量式编码器正交编码输出信号，用于识别正转和反转，通过微控制器（单片机）的片内外设硬件/软件解码（1）惯性器件-机械陀螺。
Multisim14.0仿真（五十九）基于74LS161的24进制计数器应用设计
它具有同步预置、异步清零功能，支持并行数据加载，并可在计数使能控制下进行二进制计数。：低电平时，在下一个时钟上升沿加载输入数据（A, B, C, D）。（多个 74LS161D 串联构成 8 位、12 位等更长计数器）。低电平时，下一个时钟上升沿加载输入数据（A, B, C, D）。：低电平有效，立即清零计数器（不受时钟控制）。均为高电平时，每个时钟上升沿计数。：两者均为高电平时，计数器才能递增。：立即清零计数器（不受时钟控制）。（通过预置初始值控制计数范围）。（计数范围：0 ~ 15，即。
nodejs及vue的安装与配置~小白教程！
此时有很大机率会出现权限问题，所以我们要么以管理员身份运行 cmd 窗口，在该窗口下切换路径，要么设置存放项目的文件夹属性。最好在其它盘里建一个文件夹来存放所创建的 vue 项目，由于小编只有一个C盘，所以我直接在 nodejs 文件下创建了一个 Data 文件夹来存放我创建的项目。：在设置环境变量后，一定要点击“确定”，每个对话框都要点“确定”才可设置成功！vue_test 项目创建成功！此时 node_modules文件夹还未生成，但是等我们把模块安装到全局目录下面时，系统会自动生成该文件夹。
DeepSeek 赋能智慧消防：以 AI 之力筑牢城市安全 “防火墙”
在数字化浪潮下，智慧消防系统亟需先进技术提升效能。DeepSeek 凭借 Transformer 架构与混合专家架构等核心技术，具备强大的多模态数据处理与智能决策能力，且支持本地化部署，保障数据安全。其在智慧消防领域的应用成效显著，从实现火灾风险动态感知与早期精准预警，到优化智能接警调度、设备健康管理，再到辅助应急指挥与疏散，有效降低火灾风险与事故损失。未来，DeepSeek 有望在智慧消防领域持续拓展，同时也需应对技术、数据等多方面挑战。
vue-admin-template和vue-element-admin框架的二次开发使用发布部署接口路由权限环境搭建，前端快速入门框架
目录 一、简介 1、项目简介 2、下载 3、环境搭建 二、框架 三、问题 1、界面开发 2、路由控制 3、接口请求 4、权限管理 四、发布 一、简介 1、项目简介 官网：https://github.com/PanJiaChen vue-element-admin是含有丰富的组件，vue-admin-template是一个基础的单页面应用的框架，适合在vue-admi...
复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
OV9734 DATASHEET，完整规格书
OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等
前端环境搭建vue-element-admin-master
一、vue-element-admin-master 1、简介 vue-element-admin是基于element-ui 的一套后台管理系统集成方案。 GitHub地址：https://github.com/PanJiaChen/vue-element-admin 项目在线预览：https://panjiachen.gitee.io/vue-element-admin 2、安装 # 解压压缩包 # 进入目录 cd vue-element-admin-master # 安装依赖 npm instal
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
3个步骤掌握vue3-element-admin开发架构：从环境搭建到配置解析
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廖雪峰Python教程[完整版]
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- 理解Vue3 Element Admin的核心价值和技术架构 - 掌握从环境准备到项目部署的完整流程 - 学会常见问题的故障排除方法 - 了解项目的进阶学习路径 ## 一、核心价值：为什么选择Vue3 Element Admin ### 学习目标 - 了解Vue3 Element Admin的核心优势 - 明确该项目适合的应用场景 Vue3 Element Admin是一个基于Vue3和...
极速上手vue-element-admin：从环境搭建到第一个管理页面开发全指南
vue-element-admin是一个基于vue和element-ui实现的后台前端解决方案，它使用最新的前端技术栈，内置了i18n国际化解决方案、动态路由、权限验证等功能，能帮助开发者快速搭建企业级中后台产品原型。无论你是前端新手还是有一定经验的开发者，本指南都将带你快速掌握vue-element-admin的使用。 ## 了解vue-element-admin的核心优势 vue-elem
vue-element-admin 综合开发一：搭建环境：vue-cli创建项目，整合element、vue-router。
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vue ui没反应_使用Electron-Vue 和 Element UI搭建桌面程序
更新: vue-element-admin 已经推出桌面版 electron-vue-admin. 望周知评论里有知友反应, 这篇文章没啥技术含量, 其实这篇文章是一个非常非常简单入门的文章, 我写出来只是想给没接触这方面的同学一个快速搭建环境的小教程, 前端大神请绕行请绕行请绕行一直苦恼于mac下面的各种命令行里的操作(对就是笨和懒，我一直记不住命令行里各种命令和参数)，一直想学习下桌面开发，把...
vue-admin-element 登录菜单配置学习-搭建cesium开发环境
1、登录在src/views/login/index.vue，登录只是账号密码，登录后获取用户信息其中包含用户角色，路由配置在src/router/index.js，路由中配置了每个路由对应的角色。可以通过修改配置的title修改菜单名称。 { path: '/pdf', component: Layout, redirect: '/pdf/index', c...
vue-element-admin前端搭建学习笔记
vue-element-admin 是一个后台前端解决方案，它基于 vue 和 element-ui 实现。官方网站为。
从0开始使用vue-element-admin
安装node.js及npm npm官网地址 下载node 8.12.0，安装很简单一直下一步就可以了。 win+R 输入cmd进入命令行 输入 node -v npm -v node.js及npm安装成功 安装nrm nrm是一个方便的npm的镜像仓库管理工具，可以便捷的在各个镜像仓库之间切换。 npm install -g nrm --registry=https://registry....
(32)Part08-前端环境搭建-01-vue-element-admin
一、vue-element-admin 1、简介 vue-element-admin是基于element-ui 的一套后台管理系统集成方案。 GitHub地址：https://github.com/PanJiaChen/vue-element-admin 项目在线预览：https://panjiachen.gitee.io/vue-element-admin 2、安装 # 解压压缩包 # 进入目录 cd vue-element-admin-master # 安装依赖 npm install # 启动。执
vue浅尝-搭建vue-element-admin
最近公司想把一老项目做成前后端分离的，遂研究了一下vue等前端的东西。 在自己的计算机上搭建了一下。 一、环境 (1). windows10-64位 (2). node-v10.15.0 (3). npm-6.4.1 (4). python-2.7.13 二、步骤 (0). 首先得在NPM官网(https://www.npmjs.com/) 注册账号，要不然有些插件不能下载。...
正确git环境配置 vue-element-admin 模板搭建报错
npm install 9418 错误 使用 git config --global --edit 打开配置文件 更改成如下配置 在重新拉去vue-admin-template
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