Rect Native 环境搭建

本文详细介绍如何搭建React Native开发环境,包括安装Homebrew、Node、Yarn、React Native命令行工具、Xcode等关键步骤,并提供测试安装的方法。

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Rect Native 环境搭建

本次教程通过[http://reactnative.cn/docs/0.42/getting-started.html][6]修改而来:

  • 一、Homebrew
  • 二、Node
  • 三、Yarn、React Native的命令行工具(react-native-cli)
  • 四、Xcode
  • 五、Watchman
  • 六、Flow
  • 七、Nuclide
  • 八、测试完成

第一项

通过终端安装Homebrew

如果出现问题请参照[homebrew]

在Max OS X 10.11(El Capitan)版本中,homebrew在安装软件时可能会碰到/usr/local目录不可写的权限问题。可以使用下面的命令修复:

sudo chown -R whoami /usr/local

第二项

Mode

brew install node

此过程可能时间稍长一些,安装完node后建议设置npm镜像以加速后面的过程(或使用科学上网工具)。注意:不要使用cnpm!cnpm安装的模块路径比较奇怪,packager不能正常识别!

npm config set registry https://registry.npm.taobao.org –global
npm config set disturl https://npm.taobao.org/dist –global

一次输入之后,是没有任何变化的,如果有,估计就是你的问题了。

第三项

Yarn、React Native的命令行工具(react-native-cli)

Yarn是Facebook提供的替代npm的工具,可以加速node模块的下载。React Native的命令行工具用于执行创建、初始化、更新项目、运行打包服务(packager)等任务。
终端输入:

npm install -g yarn react-native-cli

这里写图片描述

到现在基本环境就集成完了。

第四项

Xcode

第五项

Watchman

Watchman是由Facebook提供的监视文件系统变更的工具。安装此工具可以提高开发时的性能(packager可以快速捕捉文件的变化从而实现实时刷新)。
终端输入:

brew install watchman

第六项

Flow

brew install flow

第七项

Nuclide

Nuclide(此链接需要科学上网)是由Facebook提供的基于atom的集成开发环境,可用于编写、运行和 调试React Native应用。
点击这里阅读Nuclide的入门文档。
译注:我们更推荐使用WebStorm或Sublime Text来编写React Native应用。

测试安装

react-native init AwesomeProject
cd AwesomeProject
react-native run-ios

你也可以在Nuclide中打开AwesomeProject文件夹 然后运行,或是双击ios/AwesomeProject.xcodeproj文件然后在Xcode中点击Run按钮。

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### JavaWeb 实现人脸图像识别和匹配的最佳实践 #### 1. 技术栈选择 为了实现高效且稳定的人脸识别功能,在JavaWeb项目中可以考虑使用Spring MVC作为主要开发框架,配合HTML用于前端展示。对于人脸识别的核心算法部分,推荐引入成熟的第三方库来简化开发流程。 #### 2. 使用OpenCV进行人脸检测与预处理 OpenCV是一个开源计算机视觉库,提供了丰富的图像处理函数,非常适合用来做人脸检测的任务。可以通过加载Haar级联分类器文件或者LBP(局部二值模式)分类器来进行快速而准确的脸部定位[^3]。 ```java // 加载OpenCV的静态初始化块 static { System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); } public Mat detectFace(Mat inputImage) { CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml"); MatOfRect faceDetections = new MatOfRect(); faceDetector.detectMultiScale(inputImage, faceDetections); for (Rect rect : faceDetections.toArray()) { Core.rectangle( inputImage, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 255, 0)); } return inputImage; } ``` #### 3. 利用dlib或Deep Learning模型提取面部特征 虽然OpenCV擅长于基础的图像操作,但对于更复杂的特征提取工作,则建议调用Python中的`dlib`或其他深度学习框架预先训练好的模型。这一步骤能够获取到更加精确的人脸描述子,从而提高后续比对环节的成功率[^2]。 由于直接在Java环境中运行这些高级别的机器学习工具可能存在兼容性问题,因此通常的做法是在后台部署一个RESTful API服务端点,专门负责接收来自客户端上传的照片数据,并返回相应的特征编码结果给Java应用层调用。 #### 4. 构建前后端交互逻辑 当完成了上述准备工作之后,接下来就是搭建完整的业务流程了。从前端提交待验证用户的照片至服务器;后者经过一系列处理后得到该张面孔对应的唯一标识符;最后查询数据库内已注册成员的信息表单完成身份确认过程。如果两者之间相似度超过设定阈值即视为同一人,反之亦然。 ```html <!-- index.html --> <form action="verifyUser" method="post" enctype="multipart/form-data"> <input type="file" name="photo"/> <button type="submit">Submit</button> </form> <!-- success.html --> <h1>Welcome back!</h1> <!-- error.html --> <h1>Sorry, we couldn't recognize you.</h1> ```
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