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我也要
初学react+ant 运行时项目是项目非常缓慢
解决方案：
第一步：首先使用
npm config get registry 命令查看源
https://registry.npmjs.org/国外的镜像
每次用npm的，因为使用国外的镜像，非常的慢
通过改变默认npm镜像代理服务，可以大幅提升安装速度
第二步：安装淘宝镜像
npm config set registry https://registry.npm.taobao.org
下图可忽略
第三步：第二步安装成功之后使用
npm config get registry 查看是否安装成功
出现https://registry.npm.taobao.ore/ 说明安装成功
第四步:重新启动你的编辑器运行项目 即可速度比之前快很多
祝你成功.....
新建一个react+ant design项目
基于官方React 安装做一个简单的总结 1 npm install -g create-react-app // 构建 React 开发环境 2 create-react-app 项目名 // 新建项目 3 cd 项目名 // 进入项目 ，为启动项目做铺垫 4 npm start // 启动项目 ...
记一次 React 老项目升级改造
目的是需要改造优化一个 React 老项目本地开发启动、热更新及打包速度。背景是部门老大有天找
TypeScript + React + Ant Design项目开发总结（一）
写在前面 本次项目是公司进行的CRM改造项目，因此，项目主要用于内部员工，如销售，运营，售后等进行客户的相关数据的维护，项目前端技术选用React，UI框架选用Ant Design，由于是内部系统，因此对UI界面的要求并不算高，基本上基于Ant Design本身的控件进行开发。 项目总体预览 先对项目结构进行一个大致的预览： 项目的框架是由前辈搭建的，我来主要剖析一下这个项目。项目主要分为两个大...
【React】React 项目启动卡在Starting the development server...的问题
最近在学React,总是遇到启动项目后卡在不动,不自动弹出浏览器也没有弹出网址查了很久的资料都没有发现问题,结果在清理垃圾的时候发现有一个不信任文件,然后我就查看一下发现原来是因为被电脑管家给禁用了 …我很无语如果有小伙伴遇到这个问题可以这样解决按照上图然后进去选择添加文件，将powershell.exe添加到信任项powershell.exe的具体位置在重启vscode就可以了以上就是今天要讲的内容，希望对大家有所帮助！！！......
Ant Design of React从入门到开发教程
Ant Design Pro 是一个企业级中后台前端/设计解决方案。 目录： 一：开发前的准备 二：创建页面 三：创建组件并引用 四：封装网络请求和网络请求走向 五：登录流程以及路由权限设置 六：父组件和子组件相互传值和接收 七：for 循环渲染组件 Ant Design Pro 全家桶技术栈： 1.antd 基于 Ant Design 设计体系的 Rea...
echarts的坐标轴处理算法
参考原文：https://www.cnblogs.com/vicky-li/p/11653415.html。2、可用于双轴的情况，指定splitNumber，保证左右两边的线没有交叉显示的情况。1、设置echarts显示的最大最小值，让数据显示比较有起伏。处理echarts的一些问题。
react-native 首次运行慢
特别慢，导致下载失败， 然后就报错，我就很苦恼，看了大量的帖子，也无济于事 ，好了 ，废话不多解决方案在下面。注意: 如果不配置该属性,则默认的目录为 C:\Users\你自己电脑用户名/.gradle。的人最难受瞬间就报错，这玩意真是折磨人，刚一下载就当。在该目录中建立 init.gradle。这样我们就完美解决下载慢报错的问题了。我们在要找个东西位置。 解决报错
基于STM32F407与AD9910/AD9959的高频可调DDS信号源设计与实战
本文详细介绍了基于STM32F407微控制器与AD9910/AD9959高性能DDS芯片的高频可调信号源设计与实现。文章从DDS原理入手，阐述了双芯片方案的优势，并重点分享了高频电路设计中的电源、PCB布局布线等关键硬件设计技巧与避坑指南。同时，提供了通过SPI配置DDS芯片及利用Matlab生成任意波形的软件驱动方法，旨在帮助开发者打造一个覆盖10Hz至4200MHz的实用信号发生器。
Next+React项目启动慢刷新慢的解决方法
上班的时候遇到公司Next+React项目启动很慢，更改样式也加载半天，十分影响开发效率，在前辈的改动下，运行速度加快了很多，特此学习记录。在开发模式热模块重载（HMR）通过 Next.js 自己的开发服务器WindiCSSWindiCSS按需生成 CSS。
Cadence Allegro通过手工绘制板框的方法
Cadence Allegro通过手工绘制板框的方法 Cadence Allegro绘制板框有三个方法： 1、通过手工绘制板框； 2、通过向导绘制板框； 3、通过导入DXF文件导绘制板框； 本章将教会大家如何通过手工的方法绘制100mm的矩形板框。 方法步骤如下： 一、通过放置绘图工具2D线绘制； 1、运行Cadence Allegro软件，打开File菜单栏，选择New。 2、这时软件会弹出Ne...
Node-Red系列教程——NodeRed通过OPC UA读取数据并写入mysql
NodeRed通opcua读取西门子数据并存入mysql
基于Ant Design UI框架的React项目
这款基于React开发的UI框架，界面非常简洁美观，在这篇文章中我主要为大家介绍一下如何用Ant开始搭建React项目
从零开始：用Neo4j构建你的第一个知识图谱（附完整代码示例）
本文提供了一份从零开始的Neo4j知识图谱构建实战指南。通过一个“经典科幻电影宇宙”的具体案例，手把手教你安装环境、设计图谱模式，并使用Cypher查询语言完成节点与关系的创建、数据查询及可视化，帮助你快速掌握自下而上构建知识图谱的核心技能。
终极blog-react用户指南：Ant Design组件的高效运用
blog-react是一个基于React、Ant Design构建的博客前台展示项目，支持Markdown格式内容渲染，为开发者提供了简洁高效的博客界面解决方案。通过合理运用Ant Design组件，你可以快速搭建出美观且功能完善的博客系统。 ## 一、项目快速上手：3分钟环境搭建 要开始使用blog-react，首先需要克隆项目仓库并安装依赖： ```bash git clone http
Bartender 2021破解版安装教程：手把手教你从下载到激活（附详细步骤图）
本文详细介绍了BarTender 2021专业版的安装与高效应用指南，从基础配置到高级条码设计，帮助用户快速掌握标签设计与打印技术。内容涵盖安装步骤、标签模板创建、数据连接与批量打印技巧，以及高级功能如安全策略与自动化集成，适合零售、物流、制造等行业用户提升工作效率。
SAP Gateway 中事务码 /IWFND/MAINT_SERVICE 的用法介绍
本文系统梳理了SAP Gateway中/IWFND/MAINT_SERVICE事务码的核心功能与运维实践。作为OData服务管理中樞，它支持服务注册激活、ICF节点配置、系统别名绑定、批量处理等关键操作。文章详解了服务目录、ICF节点、系统别名的配置要点，提供了批量激活、缓存清理、性能监控等实用技巧，并针对常见陷阱(如传输配置、删除残留)给出解决方案。通过制造业批量激活、零售业OAuth集成等案例，展示了事务码在企业级应用中的实际价值，为SAP Gateway运维提供了一套完整的治理清单。
React Redux Ant Design 项目教程
React Redux Ant Design 项目教程 1. 项目介绍 react-redux-antd 是一个基于 React、Redux 和 Ant Design 的开源项目，旨在为开发企业级应用（如 CMS、ERP、Admin 系统）提供一个快速搭建的框架。该项目结合了 React 的组件化开发、Redux 的状态管理以及 Ant Design 的 UI 组件库，使得开发者能够高效地构建复杂...
【AI智能体】QClaw 对接GitHub处理自动化任务实战操作详解
QClaw 对接GitHub处理自动化任务实战操作详解
React Ant Design 项目实战指南
React Ant Design 项目实战指南 项目介绍 React Ant Design 是一个基于 Ant Design 和 React 的高效前端框架实现，旨在提供一套开箱即用、美观且功能丰富的组件库，帮助开发者快速构建高质量的Web应用程序。它结合了Ant Design的优秀设计原则与React的强大状态管理能力，极大地简化了UI开发过程。 项目快速启动 要迅速启动并运行 React ...
jre9下载 jdk9
(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】
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步快速构建React+Ant Design企业级管理后台
你是否曾为内部管理系统开发而烦恼？作为后端开发者，面对前端界面开发时，总是需要重复搭建相似的布局、处理繁琐的CRUD操作、调试复杂的表单验证。每次都要从零开始，花费大量时间在非核心业务上，这种感觉确实令人沮丧。 React Ant Design Admin正是为解决这一痛点而生。这是一个基于React和Ant Design构建的通用管理后台解决方案，专为后端开发者设计，让你能够通过配置而非编码的
ET2012新版免狗免安装绿色软件
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ant design入门_Ant Design of React 超详细入门教程
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React 之 Ant Design 按需引入
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blog-react是一款基于React全家桶与Ant Design构建的现代化博客前台展示系统，专为追求简洁与时尚的内容创作者设计。它不仅提供了优雅的UI界面，还深度集成了Markdown编辑与渲染功能，让用户能够轻松打造个性化的技术博客。 ## 🚀 核心技术栈解析 该项目采用业界领先的前端技术组合，确保了代码的可维护性和性能优化： - **React框架**：作为构建用户界面的核心库，
【亲测免费】 React Ant Design Admin 项目下载及安装教程
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React Ant Design Admin：如何让后端开发者3天搞定企业级管理后台？
你是否曾为搭建一个简单的内部管理系统而头疼不已？作为一名后端开发者，面对前端开发的复杂配置、样式调整、组件集成，是否感觉力不从心？想象一下，你需要快速为运营团队搭建一个商品管理后台，或者为客服部门开发一个工单处理系统，但前端开发却占用了你80%的时间——这正是React Ant Design Admin要解决的核心痛点。 ## 痛点洞察：后端开发者的前端困境 在企业级应用开发中，后端开发者常常
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