初次安装 nodejs

最新推荐文章于 2023-03-16 17:50:49 发布
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博客提及初次安装nodejs，给出相关网址http://www.iteye.com/topic/1131159 ，但未包含更多安装相关关键信息。
[url]http://www.iteye.com/topic/1131159[/url]
第一次node的安装和npm配置记录
qq_45309010的博客
04-03 321
npm的配置文章很多，但是我还是想记录一下自己的安装过程 1、下载解压 # 下载node的zip包:https://nodejs.org/en/download/ # 解压：D:\ProgramCodes\node-v14.16.0-win-x64 2、添加环境变量 #安装目录新建文件，配置的是npm安装的全局模块所在的路径，以及缓存cache的路径 # 否则默认模块安装到`C:\Users\用户名\AppData\Roaming\npm和npm-cache`路径中 cd D:\ProgramCodes\
Nodejs多版本管理安装
用心,承载未来
06-12 2010
由于最近小编新入手一台MateBooks 14s，作为开发者，最刺激的莫过于体验最新版的开发工具，所以开机之后，我全部安装的最新版本的开发工具，奈何，公司的框架有些老旧，导致一个前端vue的项目install安装，各种版本不兼容问题，为此才想到了nodejs多版本管理。...
初次安装nodejs
坚持学习
07-06 347
  Node.js是一个热门框架，使用它可以非常容易的创建高性能，实时网络应用程序。Node使JavaScript可以编写服务器端应用。本教程将引导你安装node并编写第一个“Hello World”程序。 什么是Node.js？ 传统意义上JavaScript只运行在Web浏览器中，但是由于CommonJS 项目，人们对于将其运行在服务器端产生了浓厚的兴趣。其他服务器端JavaSc...
win7初次安装nodejs
huwenhu2007的专栏
08-12 1190
我的系统是64位Windows 7 遇到的坑 在官网下载 node-v8.9.4-x64.msi 和之后的版本进行安装，始终提示safemode的问题，无法安装。 解决 1. 下载 http://nodejs.org/dist/v0.10.31/x64/node-v0.10.31-x64.msi 安装成功 3. 安装成功之后系统环境变量PATH中已自动添加nodejs目录配置，...
初次安装Nodejs,npm,express遇见的问题
weixin_30398227的博客
10-19 141
环境：在win7安装nodejs，npm，express 第一步：安装nodejs 1.只需要登陆官网（http://nodejs.org/），便可以看到首页的“INSTALL”按钮，直接点击就会自动下载安装了。 2.若有安装过程，则基本直接“NEXT”就可以了。（windows的安装msi文件在过程中会直接添加path的系统变量，变量值是你的安装路径，例如“C:\Program ...
NodeJs 的安装及配置环境变量
热门推荐
zimeng303的博客
01-04 14万+
NodeJs 的安装及配置环境变量前言一、Node.js 下载与安装Node Js下载安装 前言 一、Node.js 下载与安装 Node Js下载 在 Node官网 上，下载对应的安装包 这里下载的是 64位window系统 的安装文件 node-v14.15.3-x64 安装 点击安装文件，开始安装 node.js 点击 Next (下一步) 初次安装 已安装NodeJs，再次安装 勾选同意选项(I accept the terms …)，并点击 Next (下一步) 选
Nodejs环境安装
莱普耶斯的博客
03-16 260
​ 可以下载msi安装版，也可以下载zip免安装版本。
前端菜鸟初次记录nodejs与mysql数据库联合实现CRUD
weixin_66113601的博客
06-04 427
nodejs搭配mysql实现CRUD操作
windows安装nodejs给出详细步骤
04-13
对于初次接触Node.js的开发者来说，如何在Windows系统上顺利完成安装是一个重要的步骤。本文将详细介绍在Windows操作系统下安装Node.js的具体步骤及注意事项。 #### 一、准备工作 在正式安装之前，你需要确保以下...
安装nodejs16
01-27
### 如何在不同操作系统上安装 Node.js 16 #### 在 Windows 上安装 Node.js 16 访问 Node.js 官方网站下载适用于 Windows 的 `.msi` 安装程序[^1]。确保选择 LTS 或 Current 中的..." 字样表示初次尝试圆满结束[^4]。
安装nodejs后安装nvm
04-23
### 如何在安装 Node.js 后正确安装和配置 nvm ...因为某些全局模块可能会依赖于原始安装路径下的文件结构，因此推荐在初次接触 nvm 时完全清除旧有的独立 Node.js 安装实例后再执行新流程[^1]。 ---
安装jupyterlab前需要安装nodejs
06-06
嗯，用户这次想确认JupyterLab安装是否需要Node.js及相关步骤。看来用户可能在部署环境时遇到了...> **关键提示**：建议初次安装时直接装好 Node.js（官网下载约 5 分钟），避免后续扩展需求时反复配置环境 [^1][^4]。
国家自然科学基金项目数据分析与可视化工具_国家自然科学基金项目数据科研项目分析资助趋势统计学科领域分布项目负责人信息经费使用情况成果产出评估国际合作研究青年科学基金.zip
12-01
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JouChin_TurbineMarineProject_44300_1764554191333.zip
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12-01
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【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）
12-01
【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）内容概要：本文档围绕太阳能电池系统与逆变器展开，重点介绍了一个基于Simulink的仿真模型，其中太阳能电池产生的直流电压被储存于电池中，并通过五级逆变器转换为交流电。该系统仿真涵盖了光伏发电、储能管理和电力电子变换的核心环节，突出了多级逆变器在提升电能质量和转换效率方面的优势。文中详细描述了系统结构、工作原理及Simulink建模过程，有助于理解可再生能源系统的能量转换与控制策略。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制或新能源系统基础知识的高校学生、研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示太阳能发电系统的能量流动与转换过程；②支持科研中对多级逆变器拓扑结构的性能分析与优化设计；③为微电网、分布式能源系统中的储能与并网控制提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合Simulink软件实际操作，深入理解模型各模块的功能与参数设置，并可通过修改逆变器级数或控制策略进行拓展性实验，以增强对系统动态响应和稳定性的认识。
【智能车竞赛】多模态感知与控制技术融合：基于全国大学生智能汽车竞赛的工程实践与产业落地应用研究
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内容概要：本文全面解析了全国大学生智能汽车竞赛的赛事定位、赛制安排与竞赛类别，并通过武汉大学、成都理工大学等高校的经典参赛案例，深入剖析了智能车在视觉识别、机械结构设计、算法优化等方面的创新实践。文章进一步梳理了智能车开发的核心技术体系，涵盖感知层的多传感器融合与视觉AI部署、决策控制中的路径规划与运动控制策略，以及软硬件平台的协同架构。最后，基于竞赛技术延伸出智能物流分拣车、越野巡检机器人、多模态智能识别平台等实际应用项目，展示了从赛事到产业落地的技术转化路径。; 适合人群：具备一定电子、控制、计算机或机械基础的高校学生及指导教师，尤其适合参与智能车竞赛或工程实践项目的1-3年经验研发人员； 使用场景及目标：①了解智能车竞赛的整体架构与备赛策略；②掌握视觉识别、多传感器融合、运动控制等关键技术的设计与实现方法；③探索竞赛成果向智能物流、无人巡检、安防识别等领域的产业化应用； 阅读建议：建议结合具体案例与技术模块进行系统学习，重点关注技术突破背后的创新思维与跨学科整合方法，同时可参考文中项目实践开展原型开发与成果转化。
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Arcgispro适用的PPTools工具箱
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工具力求完善，减少bug，如有问题联系我 包含工具： txt转shp 面要素转txt 点要素写入界址点成果表 面要素生成界址点 界址点两连 查找尖锐角_仅查找以作参考 尖锐角分割_仅分割以做参考 尖锐角分割合并 (距离) 尖锐角分割合并 (面积) 小面积按属性合并 (终极版) 表格自动转GDB1.3 分组编号 1.1 更新bsm及ysdm1.0 更新一级类 数据比对 (第五版) 数据更新 数据库要素清空 制作举证图斑信息表 字段比对 字段重复值清理
C++基于C++的AI模型部署技术：多平台推理框架集成与低功耗优化方案设计
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内容概要：本文系统梳理了基于C++在边缘设备上部署AI模型的完整技术体系，涵盖基础语法强化、核心库应用、主流推理框架集成及多平台实战案例。重点讲解了嵌入式C++内存管理、多线程安全编程与跨平台编译技术，并结合OpenCV、Tengine、TensorRT、TensorFlow Lite Micro等框架，详细展示了在RK3588、Jetson、ESP32-S3等典型边缘芯片上部署YOLOv8、DeepLabV3+、MobileNetV3等模型的工程实现方法。同时提供多个可二次开发的开源项目与调试工具链，覆盖工业检测、自动驾驶、物联网等应用场景。; 适合人群：具备C++基础和嵌入式开发经验，从事边缘计算、AI推理部署相关工作的1-3年研发人员或项目开发者； 使用场景及目标：①掌握在不同边缘芯片平台上使用C++部署AI模型的核心流程与性能优化技巧；②实现低功耗、高实时性的图像分类、目标检测、语义分割等任务；③解决实际开发中的内存泄漏、算子兼容、跨平台编译等问题； 阅读建议：建议结合文中提供的开源项目进行实操演练，重点关注内存管理、硬件加速与工程配置部分，在真实边缘设备上调试验证代码以加深理解。
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