Eclipse下配置Nodejs环境

本文介绍如何使用Eclipse搭建Node.js开发环境,包括安装必要的插件、supervisor、Express框架等,以及创建并运行第一个Node.js项目。
安装Eclipse插件:
NodeJS的插件:http://www.nodeclipse.org/updates/
VJET编辑提示插件:http://download.eclipse.org/vjet/updates-0.10
Google开发插件:http://chromedevtools.googlecode.com/svn/update/dev/

安装supervisor
supervisor会监视代码的改动,并自动重启 Node.js,便于开发调试。
cmd命令窗口,输入npm install -g supervisor
[img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0087/9215/a45db108-2bce-37f6-8c52-d4eeacf29734.jpg[/img]

安装Express
Express是目前最稳定、使用最广泛,而且是Node.js官 方推荐的唯一一个 Web 开发框架。
cmd命令窗口,输入npm install -g express 即可。
校验是否安装成功命令:express –V,会输出版本号。

在Eclipse里关联nodejs
选择Windows--》Preferences--》Nodeeclipse
[img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0087/9217/3d50d2e6-679b-3684-9ce5-0c920da8a924.jpg[/img]
[color=red]NodePath:要选择supervisor的路径,如果选择Node.exe的路径,则修改代码后需重启才生效[/color]

接下来建一个node工程:
1、新建一个Node Project,工程名叫HelloWorld

[img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0087/9222/301c0b5f-b128-32b7-aee3-455edcfa52cf.jpg[/img]

2、打开 cmd 切换到workspace目录,输入 express -e ejs HelloWorld
[img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0087/9220/b49aed46-235c-3c28-bf19-3caedeec73ae.jpg[/img]

3、进入HelloWorld目录下,输入npm install 安装所需模块
4、安装完成后刷新Eclipse中的工程
[img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0087/9224/913026bd-f898-3878-86a9-8dbc9585280d.jpg[/img]

5、运行:选择app.js, Run as--》Node Application
启动成功后,在浏览器中输入http://localhost:3000
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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