搭建vue开发环境

本文介绍了如何搭建Vue开发环境,包括确保Node环境、全局安装vue-cli、初始化项目并设置项目参数,以及通过npm install安装依赖。通过这些步骤,开发者可以开始Vue项目的开发。

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一、需要node环境,如没有到https://nodejs.org/en/download/进行下载
vue-cli的全局安装


     出现以下,安装成功(本次为update)


三、初始化项目


 Project name项目名称

 Project description项目描述

 Author作者

 Vue build 有两种方式runtime(运行时构建) 和 standalone(独立构建,默认)点击看两者的区别

 Install vue-router? 是否安装vue-router

 Use ESLint to lint your code? js语法检查

 Set up unit tests 单元测试

 Setup e2e tests with Nightwatch? 是否需要 端到端测试工具

四、进入cd demo,执行npm install

五、执行npm run dev后如果想自动打开浏览器,修改autoOpenBrowser为true




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。
VSCode(Visual Studio Code)是一款由微软开发的免费、开源的代码编辑器,它支持多种编程语言的开发环境搭建Vue.js 是一个流行的前端JavaScript框架,用于构建用户界面。以下是在VSCode上搭建Vue开发环境的基本步骤: 1. 安装Node.js和npm: 首先,你需要在你的计算机上安装Node.js。安装Node.js会同时安装npm(Node.js的包管理器),npm是Vue CLI等工具的运行基础。 2. 安装Vue CLIVue CLI是一个基于Vue.js进行快速开发的完整系统。打开命令行工具,输入以下命令来全局安装Vue CLI: ``` npm install -g @vue/cli ``` 或者使用yarn安装: ``` yarn global add @vue/cli ``` 3. 创建Vue项目: 使用Vue CLI创建一个新项目,命令如下: ``` vue create project-name ``` 其中`project-name`是你想要的项目名称。按照提示操作,可以选择预设配置或手动配置。 4. 打开项目: 在VSCode中打开创建的项目文件夹,VSCode会自动识别项目中的`package.json`文件,并可能提示你安装或更新推荐的扩展。 5. 安装扩展(可选): 在VSCode中安装一些常用的Vue开发扩展,如“Vetur”用于语法高亮、智能提示等功能,或者“Vue VSCode Snippets”来加快Vue代码编写速度。 6. 运行项目: 在项目的根目录下,打开命令行工具,执行以下命令来启动项目: ``` npm run serve ``` 或者 ``` vue-cli-service serve ``` 这将启动一个本地开发服务器,并通常在浏览器中自动打开你的Vue应用程序。 7. 开发和调试: 在VSCode中,你可以使用调试功能来测试和调试你的Vue应用。确保`.vscode`文件夹中的`launch.json`配置正确,以便与你的项目设置相匹配。
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