nodejs学习第一天

本文详细介绍Node.js的安装步骤,通过创建一个简单的HTTP服务器来展示如何运行第一个Node.js程序。此外,还深入介绍了npm的基本操作,包括配置、安装、更新和搜索依赖包的方法。

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首先安装nodejs

第二步 helloword

创建一个server.js文件 内容:

var http = require('http');

http.createServer(function (request, response) {

    // 发送 HTTP 头部 
    // HTTP 状态值: 200 : OK
    // 内容类型: text/plain
    response.writeHead(200, {'Content-Type': 'text/plain'});

    // 发送响应数据 "Hello World"
    response.end('Hello World\n');
}).listen(8899);

// 终端打印如下信息
console.log('Server running at http://127.0.0.1:8899/');

运行: 直接打开cmd 先node -v 输出版本信息那么nodejs已安装好 在node fileAllPathName.js

结果:

console.log成功输出到终端 打开浏览器 访问http://localhost:8899/  浏览器显示Hello World

(遇到的问题: cmd运行node fileAllPathName.js之后动不了了 解决:重启cmd)

第三步 了解npm

npm的作用: 导入别人写好的工具(包或模块),便于自己开发 和java的maven类似

nodejs集成了npm

执行:npm install express  报错

执行npm  config set strict-ssl  false :关掉strict-ssl,即关闭npm的https,转而采用http协议即可

其他常用指令

npm install 安装(默认读当前路径下package.json) <指定包名 package> <是否全局安装 -g> <开发依赖 –save-dev >

npm ls [-g] [--depth=0] 查看当前目录或全局的依赖包,可指定层级为0

npm search <string> 查找包含该字符串的依赖包

npm update <package> 升级依赖包版本

npm init 在此目录生成package.json文件

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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