NEAR create-near-app 快速构建near app

本文介绍了如何使用npm的npx工具和create-near-app快速搭建基于NEAR区块链的应用。create-near-app是一个GitHub项目,用于帮助开发者在几分钟内创建带有JavaScript或AssemblyScript智能合约的全栈应用。npx是一个npm包执行器,简化了本地安装和运行CLI工具的过程,避免全局安装和管理依赖,同时支持指定版本的node和命令。通过npx create-near-app命令,开发者可以轻松启动一个新的NEAR项目。

create-near-app

github:https://github.com/near/create-near-app

快速构建由NEAR区块链支持的app

准备

确保您已安装最新版本的Node.js –我们的目标版本是12+。 注意:如果使用节点版本13,请注意您将需要版本> = 13.7.0

入门

要使用默认设置创建一个新的NEAR项目,您只需要一个命令

Using npm’s npx:

npx create-near-app [options] new-awesome-project

Or, if you prefer yarn:

yarn create near-app [options] new-awesome-project

没有任何选项,这将创建一个具有原始JavaScript前端和AssemblyScript智能合约的项目

其他选项:

  • –frontend = react –将React用作您的前端模板
  • –contract=rust – 使用Rust作为您的智能合约

使用create-near-app,您可以在不到五分钟的时间内启动全栈“ Hello World”应用程序! 通过在终端中运行以下命令来尝试一下(需要Node.js):

npx create-near-app your-awesome-project

什么是 npm’s npx

https://blog.npmjs.org/post/162869356040/introducing-npx-an-npm-package-runner
npm 和 npx 有什么区别?
参考URL: https://www.zhihu.com/question/327989736/answer/787995048

npx: an npm package runner

npx is a tool intended to help round out the experience of using packages from the npm registry — the same way npm makes it super easy to install and manage dependencies hosted on the registry, npx makes it easy to use CLI tools and other executables hosted on the registry. It greatly simplifies a number of things that, until now, required a bit of ceremony to do with plain npm:

Npx 是一个工具,旨在帮助完善使用 npm 注册表中的包的体验ー同样的 npm 使得安装和管理托管在注册表中的依赖项变得非常容易,npx 使得 CLI 工具和托管在注册表中的其他可执行文件变得非常容易。它极大地简化了许多事情,直到现在,这些事情对于普通的 npm 来说还需要一些礼节:

在过去的几年中,npm 生态系统越来越倾向于将工具安装为项目本地的 devDependencies,而不是要求用户在全球范围内安装它们。这意味着像 mocha、 grunt 和 bower 这些曾经主要安装在系统上的工具,现在可以根据每个项目管理它们的版本。这还意味着,要启动并运行基于 npm 的项目,所需要做的就是确保系统上有 node + npm,克隆 git repo,并执行 npm 以运行安装和测试。因为 npmrun-script 将本地二进制文件添加到 path 中,所以这样就很好了!

缺点是,这不能为交互式调用本地二进制文件提供快速/方便的方法。有几种方法可以做到这一点,它们都有一些烦人的地方: 你可以将这些工具添加到你的脚本中,但是你需要记住通过使用——-你可以使用 shell 技巧,比如别名 npmx = PATH = $(npm bin) : $PATH,或者你可以手动路径到它们 ./node_modules/.bin/mocha.。这些都有用,但没有一个是理想的。

Npx 提供了我认为最好的解决方案: $npx mocha 就是使用本地安装所需要做的一切。如果您执行额外的步骤并配置 shell 自动回退(下面将详细介绍) ,那么项目目录中的 $mocha 将为您解决这个问题!

For bonus points, npx has basically no overhead if invoking an already-installed binary — it’s clever enough to load the code for the tool directly into the current running node process! This is about as fast as this sort of thing gets, and makes it a perfectly acceptable tool for scripting.

对于奖励点,如果调用一个已经安装的二进制文件,npx 基本上没有任何开销ーー它非常聪明,可以将工具的代码直接加载到当前运行的节点进程中!这是这类事情所能达到的最快速度,使它成为一个完全可以接受的脚本编写工具。

总结: npx 就是安装npm时默认安装的一个命令程序。npx是一个工具,npm v5.2.0引入的一条命令(npx),一个npm包执行器,指在提高从npm注册表使用软件包时的体验 ,npm使得它非常容易地安装和管理托管在注册表上的依赖项,npx使得使用CLI工具和其他托管在注册表。它大大简化了一些事情。就像npm极大地提升了我们安装和管理包依赖的体验,在npm的基础之上,npx让npm包中的命令行工具和其他可执行文件在使用上变得更加简单。它极大地简化了我们之前使用纯粹的npm时所需要的大量步骤。

主要特点:1、临时安装可执行依赖包,不用全局安装,不用担心长期的污染。
2、可以执行依赖包中的命令,安装完成自动运行。
3、自动加载node_modules中依赖包,不用指定$PATH。
4、可以指定node版本、命令的版本,解决了不同项目使用不同版本的命令的问题。

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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