windows 系统下的docker 外置vue开发环境

本文介绍了在Windows系统下利用Docker搭建Vue开发环境的方法,包括通过FTP、共享文件夹和Samba服务进行文件交换。重点讨论了共享文件夹的权限问题及解决方案,并详细阐述了如何将完成的环境转换为Docker镜像,以便后续使用。最后,指导如何启动项目并访问本地开发服务。

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安装环境

DockerToolbox-18.03.0-ce

node-8.9.3

外置需要文件交换

注意编译器没有开发环境,仅仅是一个代码提示工具

1.使用FTP进行文件交换

2.使用共享文件夹进行交换

3.使用samba服务器进行交换

我自己使用的共享文件夹交换

步骤1

docker pull node-8.9.3

步骤2

运行node环境

docker run -dit node-8.9.3 /bin/bash

步骤3

进入node环境搭建

docker exec -it 容器编号或者容器名 /bin/bash

如果在意安装速度,可以使用淘宝镜像来安装
安装淘宝镜像
 

npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org

或者修改npm源

sudo npm config set registry https://registry.npm.taobao.org

显示npm源

npm info express

或者

sudo npm config list

安装全局webpack,可以局部安装去掉上 -g 即可

cnpm install webpack -g

安装全局vue脚手架,可以局部安装去掉上 -g 即可

cnpm install vue-cli -g

创建工作路径

mkdir 工作路径

退出

exit

现在vue环境搭建完成了 ,需要使用将这容器转为镜像

使用docker命令

docker commit 容器编号或者容器名 镜像名:标签名
-----或者容器导出tar文件--
docker export -o 文件名.tar 容器编号或者容器名
-----或者镜像导出tar文件--
docker save -o 文件名.tar 容器编号或者容器名

方案:共享文件夹

现在将共享文件打开,可以手动挂在可以自动挂载

要在window下将权限问题解决掉,这位博主提供方案:&地址连接

如果没解决会导致脚手架安装失败,甚至无法copy文件出来,只能使用samba服务,原因文件中有软链接

方案:samba服务

查询samba服务

docker search samba

拉取amba服务

docker pull  dperson/samba

本地创建共享目录

mkdir /workspace
chmod 777 /workspace

运行docker服务

docker run -it \
--name samba \
-p 139:139 \
-p 445:445 \
-v /workspace:/mount \
-d dperson/samba \
-u "bl;bl" -s "shared;/mount/;yes;no;no;all;none"

推荐以下博主配置

无密码模式匿名访问

简单配置

官方使用教程

使用导出的镜像文件

docker run -dit -p 8080:8080  -v /文件挂载目录:/工作目录  镜像名或者镜像ID  /bin/bash 

进入镜像

docker exec -it 容器名或者容器ID /bin/bash

现在创建项目

最后一项不要选,除非你的源改为国内的否则会很慢

vue init webpack 工程名字

如果没有选最后一项,到项目中安装依赖

cd 项目
cnpm install

然后退出

修改项目的端口和地址,如果没有修改windows系统可能访问不到虚拟机

地址在 项目/config/index.js

vi 项目/config/index.js

将文件中host改为 0.0.0.0

端口改为你需要的端口,不要和虚拟机的端口冲突 

prot:8080  改为 port 你的需要的端口

然后启动项目

npm run dev

在windos下访问 http://虚拟机地址:端口

例如我的是:http://192.168.99.100:8080

业务背景】 在流程工业(如石油化工、电力、冶金等)中,企业通常会采集大量设备、 35 工艺、质量等生产数据,保存为 CSV 或数据库格式。传统的数据分析依赖专业 工程师进行建模与解释,效率低且门槛高。引入自然语言指令驱动的 AI Agent 系统,可以显著提升数据分析的智能化程度,辅助工程师完成数据统计、相关性 分析、机器学习建模和报告生成等任务。。 5.项目说明 【问题说明】  数据分析存在重复性工作(如相关性分析、数据清洗、建模)。  普通用户缺少数据分析和数据建模的能力,无法完成此类任务。 学生需设计一个基于 LLM(大语言模型)的智能 Agent,能够根据用户的自 然语言指令完成工业数据的分析任务,包括统计分析、建模训练与推理,最终自 动生成分析报告。 【用户期望】 最终系统需满足以下用户需求:  数据文件管理功能: 支持上传、查看、删除本地 CSV 数据文件。  统计分析能力: 支持均值、标准差、最大/最小值统计。  数据分析能力: 相关性分析,时滞分析,异常检测。  建模能力: 支持常见机器学习模型,如线性回归、决策树、随机森林等,支持训 练、评估和模型保存。  自然语言指令驱动的分析流程 用户通过自然语言输入需求(如“请对流量与温度做相关性分析”)  LLM 自动生成并使用外置的python解释器执行 Python 分析代码  报告输出功能:系统将结果反馈给 LLM,由其生成简明的分析结论或 报告,自动生成包含图表与文字描述的分析报告。 6.任务要求 【开发说明】 36 本命题产品要求选手深入理解工业场景中设备数据分析与决策支持的实际 需求,发挥大语言模型(LLM)在自然语言理解的技术优势,打造一个面向工业 数据分析的智能 Agent 平台。该平台应支持用户通过自然语言指令统计分析、 建模推理及分析报告自动生成等任务,实现“用户提问 → 智能执行 → 自动 报告”闭环流程,体现工业智能体在实际业务中的可落地性与实用价值。 【技术要求与指标】 1. 指令解析与代码生成模块 o 接入开源大模型,如 ChatGLM、LLaMA、CodeGeeX、deepseek等 o 根据用户指令生成合法的 Python 代码 2. 代码执行引擎 o 安全执行 Python 脚本(使用 exec() 或沙箱环境) o 捕获执行输出、图表或异常信息 3. 结果解释模块 o 将执行结果传回大模型 o 由大模型生成自然语言报告 4. 前端交互界面 o 提供基础的用户输入框、文件管理页面和报告展示区 o 可使用 Web(如 Flask + Vue) 5. 提供系统原型 【提交材料】 (1)项目概要介绍; (2)项目简介 PPT; (3)项目详细方案; (4)项目演示视频; (5)企业要求提交的材料: ①产品使用手册:包括产品功能架构、使用流程图和典型学习示例; ②产品交互演示:对产品的交互过程进行录制; ③项目的详细分工及过程文档:对团队成员的角色、分工、排期和过程进 行记录。 37 (6)团队自愿提交的其他补充材料。 【任务清单】 包括但不限于以下功能: (1)数据文件管理,csv文件的上传,删除 (2)通过Agent实现指定文件数据的统计分析 (3)通过Agent实现指定文件数据的分析,包括相关性分析,时滞分析, 异常检测等。 (4)通过Agent实现数据建模,建立传统的机器学习模型,模型训练和推 理。 (5)通过Agent实现数据分析报告(最好图文并茂) (6)通过Agent实现模型评估报告(最好图文并茂) (7)Agent分析用户意图,生成Python代码,并执行,获取运行结果的能 力。 【开发工具与数据接口】  Python:pandas, matplotlib, scikit-learn /其它  LLM 接口:DeepSeek API / 本地大模型调用接口 / Ollama/其它  Agent框架:LangChain/LangGraph/其它  前端:Flask/其它 + HTML/CSS/JS /其它  安全执行环境:exec()/subprocess + 沙箱机制/其它。 根据需求设计项目
07-20
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