介绍在Mac, Ubuntu,Centos以及Windows下安装Node.js

详解在不同操作系统下安装Node.js的方法
本文详细介绍了如何在Mac、Ubuntu、Centos及Windows操作系统下安装Node.js,包括使用homebrew、手工安装、依赖包安装等方法,并提供了一个验证安装正确的简单程序示例。
下载

源:http://mirrors.163.com/cygwin/


下面分别介绍在Mac, Ubuntu,Centos以及Windows下安装Node.js.

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Mac

在Mac下,如果你喜欢用homebrew,那么只用一行就可以装好:

brew install node

否则,只能考虑手工安装了,步骤如下:

安装Xcode
安装git
运行下面的命令行编译node.js

git clone https://github.com/joyent/node.git
cd node
./configure
make
sudo make install

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Ubuntu

安装依赖包

sudo apt-get install g++ curl libssl-dev apache2-utils
sudo apt-get install git-core

运行下面的命令行:

git clone git://github.com/ry/node.git
cd node
./configure
make
sudo make install


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Windows

用cygwin来安装node,步骤如下:

安装cygwin
在cygwin的目录下,运行setup.exe安装下面列表中的包
devel → openssl
devel → g++-gcc
devel → make
python → python
devel → git
运行cygwin
运行下面的命令行:

git clone git://github.com/ry/node.git
cd node
./configure
make
make install


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Centos

yum install gcc-c++ openssl-devel
wget --no-check-certificate https://github.com/ry/node/tarball/v0.3.3
tar -xzvf ry-node-v0.3.3-0-g57544ba.tar.gz
cd ry-node-v0.3.3-0-g57544bac1
./configure
make
make install

-- Hello Node.js!

写一段小程序例如hello_node.js来验证安装是否正确:

var http = require('http');
http.createServer(function (req, res) {
res.writeHead(200, {'Content-Type': 'text/plain'});
res.end('Hello Node.jsn');
}).listen(8124, "127.0.0.1");
console.log('Server running at http://127.0.0.1:8124/');

用node来运行这段代码

node hello_node.js
Server running at http://127.0.0.1:8124/

现在,用浏览器打开 http://127.0.0.1:8124/ , 应该能够看到一条好消息。
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参考文档

<a href="http://howtonode.org/how-to-install-nodejs">How to Install Node.js</a>
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内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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