Vue3项目搭建准备（二）

最新推荐文章于 2025-03-26 10:27:55 发布
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本文详细指导如何从GitHub下载Vuedevtools v6.0.0-beta.15，包括安装依赖、打包过程，以及如何将其作为Chrome插件部署。提供完整步骤和优快云资源链接。

安装vue devtools

下载vue devtools

打开 GitHub 网址找到 vue devtools ,这里选择了 v6.0.0-beta.15， 目前此版本支持 Vue3，下载ZIP文件

https://github.com/vuejs/devtools/tree/v6.0.0-beta.15

在这里插入图片描述

安装依赖

使用 VSCode 打开下载的代码，执行命令安装相关依赖

yarm install

打包

执行完上述命令后，再执行下面命令打包文件

yarm run build

安装插件

打开 Chrome 浏览器，进入到扩展程序页面
在这里插入图片描述
打开 开发者模式，选择 加载已解压的扩展程序 后，打开上面下载来的 vue devtools-6.0.0-beta.15 的文件，找到目录下的 packages 文件夹下的 shell-chrome 文件夹即可。

csdn资源下载链接

下载地址，直接解压就是 shell-chrome文件夹

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vue3安装与目录讲解 文章目录vue3安装与目录讲解安装node.jsnpm绑定淘宝镜像安装vue脚手架创建vue项目目录解释推荐使用vscode 安装node.js http://nodejs.cn/download/ 根据自己电脑的位数自行下载。可安装到任意盘哈，因为我C盘比较大，我就直接在C盘了。 中间可能有个选项框让你勾选是否安装node.js另外的组件包括chocolate等，记得不勾选哈。 注：vue需要node8以上才能支持 cmd打开命令行，检查是否安装成功，检查node：node
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标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构，包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法，确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果，分析舆情数据，提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读，提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比，分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果，提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向，展望舆情
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【磁场】扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了利用扩展卡尔曼滤波器（EKF）结合高斯过程回归（GPR）进行磁场辅助的SLAM（同步定位与地图构建）研究，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过高斯过程回归对磁场空间进行建模，有效捕捉磁场分布的非线性特征，同时利用扩展卡尔曼滤波器融合传感器数据，实现移动机器人在复杂环境中的精确定位与地图构建。研究重点在于提升室内等无GPS环境下定位系统的精度与鲁棒性，尤其适用于磁场特征明显的场景。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建、状态估计流程及仿真实验设计。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，熟悉机器人感知、导航或状态估计相关理论的研究生、科研人员及从事SLAM算法开发的工程师。; 使用场景及目标：①应用于室内机器人、AGV等在缺乏GPS信号环境下的高精度定位与地图构建；②为磁场SLAM系统的设计与优化提供算法参考和技术验证平台；③帮助研究人员深入理解EKF与GPR在非线性系统中的融合机制及实际应用方法。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现细节，重点关注高斯过程回归的训练与预测过程以及EKF的状态更新逻辑，可通过替换实际磁场数据进行实验验证，进一步拓展至多源传感器融合场景。
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<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何搭建Vue3项目。用户提到了参考内容中的Vue2和uniapp框架的初始化步骤，但需要的是Vue3的具体方法。首先，我得确保自己熟悉Vue3的官方文档和常用工具，比如Vite和Vue CLI。 首先，用户可能已经知道Vue2的搭建流程，比如使用vue create命令，但Vue3可能有不同的推荐方式。Vue官方现在推荐使用Vite作为构建工具，因为它更快更高效。所以，我应该优先介绍使用Vite来创建Vue3项目，而不是旧版的Vue CLI，尽管Vue CLI仍然支持，但可能不是最佳实践了。 接下来，参考引用[2]里提到的步骤，比如选择项目位置、使用cmd进入终端、输入命令等，这些步骤在Vue3中也是类似的，只是命令不同。比如，用npm create vite@latest代替vue create。需要详细说明每一步的具体操作，包括安装依赖、运行项目等。 另外，用户可能还需要知道初始化后的配置，比如目录结构、必要的插件安装（如Vue Router、Pinia）。参考内容中的uniapp例子提到了按钮和事件处理，但Vue3的项目结构可能有所不同，需要说明src目录下的主要文件，比如main.js、App.vue等。 还要考虑用户可能遇到的问题，比如Node.js版本是否符合要求，是否需要选择不同的配置选项（如TypeScript、JSX支持），以及如何添加路由管理。需要分步骤讲解，确保清晰易懂。 最后，生成的相关问题要围绕Vue3项目搭建的后续步骤，比如如何添加插件、配置路由、优化性能等，这些都是用户可能感兴趣的扩展内容。同时，引用标识需要正确对应到用户提供的参考内容，尽管参考内容中的引用[1]似乎与Vue3无关，但还是要按照要求添加。</think>### Vue3 项目搭建教程 #### 一、环境准备 1. 安装 **Node.js**（版本需 ≥16.0.0），可通过官网下载或使用`nvm`管理多版本[^2]。 2. 检查环境： ```bash node -v # 查看Node版本 npm -v # 查看npm版本 ``` #### 二、创建项目 1. **使用Vite工具**（推荐）： ```bash npm create vite@latest my-vue3-project -- --template vue ``` - 选择`Vue`框架 → 选择`JavaScript`或`TypeScript` 2. **使用Vue CLI**（传统方式）： ```bash npm install -g @vue/cli vue create my-vue3-project ``` - 选择`Vue 3`预设或手动配置特性（如Router、Pinia等） #### 三、初始化配置 1. 安装依赖并启动： ```bash cd my-vue3-project npm install npm run dev ``` 2. **目录结构**： ``` src/ ├─ main.js # 入口文件 ├─ App.vue # 根组件 ├─ assets/ # 静态资源 └─ components/ # 可复用组件 ``` #### 四、添加核心插件 1. 安装路由： ```bash npm install vue-router@4 ``` 2. 状态管理（可选）： ```bash npm install pinia ``` #### 五、代码示例 ```javascript // main.js import { createApp } from &#39;vue&#39; import App from &#39;./App.vue&#39; createApp(App).mount(&#39;#app&#39;) ``` ```vue <!-- App.vue --> <template> <div> <h1>{{ message }}</h1> <button @click="handleClick">点击</button> </div> </template> <script setup> import { ref } from &#39;vue&#39; const message = ref(&#39;Vue3项目已启动!&#39;) const handleClick = () => alert(&#39;交互成功&#39;) </script> ```
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