Vue项目环境搭建

Vue.js环境配置

标签引入

地址:https://vuejs.org/js/vue.js

NPM安装

一、安装node环境(电脑已安装node.js更新至最新版)

a)  下载地址:https://nodejs.org/en/ 或者  http://nodejs.cn/

                   参考: http://www.runoob.com/nodejs/nodejs-install-setup.html

 

              可以下载绿色版nodejs,配置环境变量即可使用

b)  检测node 是否安装成功

在命令行输入  node -v 和 npm  -v 查看node和npm版本 (安装node会自带npm并且会自己在)

在命令行输入  npm  -v查看npm版本  可以用淘宝的npm镜像替换node 的npm

在命令行输入下面代码,即可安装npm镜像

 

大家都知道国内直接使用 npm 的官方镜像是非常慢的,这里推荐使用淘宝 NPM 镜像。

淘宝 NPM 镜像是一个完整 npmjs.org 镜像,你可以用此代替官方版本(只读),同步频率目前为 10分钟一次以保证尽量与官方服务同步。

你可以使用淘宝定制的 cnpm (gzip 压缩支持) 命令行工具代替默认的 npm:

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

这样就可以使用 cnpm 命令来安装模块了:

cnpm install [name]

 

   

   

二、安装全局vue-cli脚手架、webpack.

1.  cnpm install -g vue-cli
//全局安装vue-cli   vue -V

2.  cnpm install -g webpack
//全局安装webpack

三、新建vue.js项目

            输入命令vue init webpack  vue_project_name(乱码请无视,cmd工具原因)
一路回车

目录结构  
         

四、运行项目(对于新项目都要执行 install,安装依赖才能运行)

i.  命令行输入cnpm install
安装依赖  会多出一个node_modules的文件夹

ii. 命令行输入 cnpm run dev
运行项目

五、打包项目

命令行输入cnpm run build

会生成静态文件,在根目录的dist里,里面有个index.html 和static文件夹,拷贝到服务器上即可使用

但是index.html里引用的css和js路径需要更改

打开项目中config文件下的index.js

更改build下assetsPublicPath属性的值为 ’./’

 

 

四开发工具

一、 Webstorm

下载地址:

https://download.jetbrains.8686c.com/webstorm/WebStorm-2017.3.exe

webstorm 2017 激活破解

编辑

删除

2017-06-15更新
之前都是使用2017.2.27的方法,版本是2017.1.1,还没提示过期,但是根据评论说这个链接已经失效了,评论也给出了个新地址:http://idea.iteblog.com/key.php
感谢 @qq_35381272 友情提供

2017.2.27更新
选择“license server” 输入:http://idea.imsxm.com/

2016.2.2 版本的破解方式:
安装以后,打开软件会弹出一个对话框;选择“license server” 输入:http://114.215.133.70:41017

二、vscode 官网免费下载

下载后倒入项目

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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