vue创建项目

本文详细介绍了如何通过cnpm安装vue-cli,并使用它初始化一个webpack模板项目。步骤包括设置registry源,安装vue-cli,检查安装是否成功,创建项目,选择vue-router,安装依赖并启动开发服务器。最后,演示了如何使用cnpm run build命令对项目进行打包。
  1. 安装cnpm
    npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org

  2. 安装vue-cli脚手架
    cnpm install vue-cli -g

  3. 查看vue-cli是否安装成功
    vue list
    –出现字样:available official templates: … *webpack

  4. 初始化webpack模板项目 (cli2创建项目)
    vue init webpack ‘项目名称’
    –选项 init vue-router :yer,其它:no

  5. 进入项目目录初始项目并运行
    cnpm install
    cnpm run dev
    –出现字样: http://localhost:8080 ,打开网页输入网站查看是否成功

  6. 项目打包
    cnpm run build

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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