Win7配置express4环境

Node环境配置与Express应用创建
本文详细介绍了如何配置Node.js环境,包括设置全局安装目录和缓存目录,并通过Express命令初始化一个web应用,涵盖了环境变量配置、依赖安装及运行等关键步骤。

本机环境:

$ node -v
v10.14.1
$ npm -v
6.4.1

配置node环境变量:

#配置全局安装目录
npm config set prefix "G:\WEB\node\node_global"
#配置安装缓存目录
 npm config set cache "G:\WEB\node\node_cache"

将全局安装目录配置到环境变量中,重启git bash。

$ express --version
4.16.0

 然后就可以初始化了:

$ express -e test

  warning: option `--ejs' has been renamed to `--view=ejs'


   create : test\
   create : test\public\
   create : test\public\javascripts\
   create : test\public\images\
   create : test\public\stylesheets\
   create : test\public\stylesheets\style.css
   create : test\routes\
   create : test\routes\index.js
   create : test\routes\users.js
   create : test\views\
   create : test\views\error.ejs
   create : test\views\index.ejs
   create : test\app.js
   create : test\package.json
   create : test\bin\
   create : test\bin\www

   change directory:
     $ cd test

   install dependencies:
     $ npm install

   run the app:
     $ DEBUG=test:* npm start

ok!

内容概要:本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开,重点介绍了一套基于Python实现的集成化计算框架,旨在提升制造业中数据驱动模型的稳定性与泛化能力。该流程融合了数据预处理、特征工程、模型训练、鲁棒性优化及结果验证等多个环节,结合实际制造场景中的不确定性因素(如噪声、缺面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)失数据、工况变化等),提出抗干扰能力强的机器学习解决方案。文中通过具体案例展示了该流程在质量预测、故障诊断或生产优化等方面的应用效果,强调模块化设计与可扩展性,便于在不同制造系统中部署。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析、生产优化等相关领域的研究人员及工程技术人员,尤其适合高校研究生及企业研发人员; 使用场景及目标:①应用于智能制造中的质量控制、设备预测性维护、工艺参数优化等场景;②构建稳定可靠的工业AI模型,应对实际生产中的数据噪声与工况波动;③为制造业数字化转型提供可复用的机器学习集成流程参考; 阅读建议:建议结合文中提供的Python代码实例,逐步复现各模块功能,重点关注数据鲁棒处理与模型集成策略的设计思路,并在实际工业数据集上进行验证与调优,以深入掌握该集成流程的核心机制与应用技巧。
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