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我也要
npm是什么？
是随同nodeJS一起安装的包管理工具。
官方镜像网站：https://www.npmjs.com
比如我们最熟悉的jquery: https://www.npmjs.com/package/jquery
下面演示npm下载jquery
1.cd到项目目录下
2.$ npm install jquery
这样我们项目目录下，就多了node_modules目录，里面有jquery目录。以后我们用npm下载的其他也会到node_modules目录下。
然后我们来弱弱的用一下：
var jq = require("jquery");
console.log(jq);我们需要知道的是如果存在于node_modules里面的模块，只要不和内置模块名冲突，那么会”智能加载”，不需要写什么路径
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
npm 安装jQuery报错
npm 安装jQuery报错 failed to parse json（未能解析json文件） 原因是在json文件中加双斜杠//注释，去掉就好了
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
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经过我好多次的查询和实验，总结了一下在vue项目中使用bootstrap框架，npm安装注意. bootstrap中js插件依赖于jquery，所以在这之前必须安装jquery。jquery安装1、在package.json中添加一行代码：“jquery”: “^2.2.3”"dependencies": { "element-ui": "^2.0.5", "vue": "^2.5.2
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
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vue项目 ：npm命令安装jquery
vue项目 ：npm命令安装jquery 注意： 有时候通过npm 无法安装，通过cnpm却可以！ cmd指令： cnpm install jquery // 安装完了之后，在引用页面使用import引入即可： import $ from "jquery" 截图如下： 文章阅读： 说明1：https://www.jianshu.com/p/76917c6f83ec 说明2：ht...
jquery ajax npm,使用NPM安装的jQuery抛出$.ajax不是函数
我一直在研究在自动化测试项目中安装并需要jQuery的本地副本.我是jQuery的新手,到目前为止,我仍然坚持正确设置它. npm jquery page上没有可用的示例,我也检查了类似的问题here和here.我想使用jQuery的本地安装,以便其他签出我的项目的人可以npm install然后立即运行测试,即使他们没有全局安装jQuery.因此,我已经在本地安装了它,但是每次尝试使用它附带的a...
vue-cli安装jQuery报错 npm ERR! code ETIMEDOUT，npm install安装时卡顿，命令行现在idealTree:isp-bms: sill的解决方式
更换镜像地址为淘宝镜像，输入命令行npm config set registry https://registry.npm.taobao.org。使用vscode，新建终端，输入npm install jquery，安装jQuery。通过cmd更换下载镜像地址，切换淘宝镜像。
vue里面如何通过npm安装并使用jQuery
安装 cnpm install --save-dev jquery 配置 1、更改build文件webpack.base.conf.js文件（注意事先声明webpack） //注：...代表省略自有的， //必定事先声明webpack，不然下面会不识别webpack const webpack = require('webpack')//一定要写在最顶部 ... module.exports = ...
npm 的jQuery和bootstrap 安装以及在vue中的使用
经过其他博主好多次的查询和实验，总结了一下在vue项目中使用bootstrap框架，npm安装注意. bootstrap中js插件依赖于jquery，所以在这之前必须安装jquery。 jquery安装 1、在package.json中添加一行代码：“jquery”: “^2.2.3” "dependencies": { "element-ui": "^2...
npm在安装时候报错 npm ERR! request to https://registry.npm.taobao.org/jquery failed, reason: certificate...
【代码】npm在安装时候报错 npm ERR!
用npm安装vue脚手架+jQuery+bootstrap
准备工作： 先将目录切换在D盘 然后查看node和vue 的版本 步骤： 1 安装vue-cli， 配置vue命令环境 cnpm install vue-cli -g 2、初始化一个项目 名字为 yyt-vue-cli-demo 初始化项目有两种方式， Webpack 基于webpack，用的较多，包含eslint, unit等 Webpack...
Vue使用npm 安装 jquery、bootstrap
Vue使用npm安装jquery,bootstrap
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