3、使用 NPM 和 Webpack 搭建 Bootstrap 环境

使用 NPM 和 Webpack 搭建 Bootstrap 环境

在开发过程中,我们希望应用程序既美观又易于使用,但往往没有足够的时间和专业知识来进行完美的样式设计。这时,CSS 框架就派上了用场,其中 Bootstrap 是一个非常流行且广泛使用的框架。本文将详细介绍如何使用 NPM 和 Webpack 在 Rails 应用中安装和配置 Bootstrap。

1. 前期准备

在开始之前,我们已经有一个运行中的 Rails 应用。现在,我们要安装 Bootstrap,这需要先学习如何使用 NPM 安装 Webpack,Webpack 将为我们提供 CSS 和 JavaScript 资源。

2. 为什么选择 NPM 和 Webpack

虽然可以使用 Rails 的资产管道(Asset Pipeline),但它在处理现代前端开发的一些特性时存在困难,而且并非所有我们需要的资产和 JavaScript 库都能通过 RubyGems 获得或保持最新。因此,我们选择使用 NPM 来管理前端依赖,使用 Webpack 来处理资产打包和服务。

3. 安装 NPM

NPM 是 Node.js 的一部分,所以安装 NPM 意味着安装 Node。具体步骤如下:
1. 访问 http://nodejs.org ,并按照操作系统的说明进行安装。
2. 你可以查看

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值