学N-Blog笔记。

本文详细介绍Node.js环境下MongoDB数据库的安装与配置过程,并演示如何通过Node.js操作MongoDB数据库,最后完成一个简单的Web应用并部署到Heroku平台。

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教程和结果

《一起学 Node.js》
一直写APP,学习其他的尝尝鲜 。

[最终结果] (https://tpoetry.herokuapp.com/posts)

NodeJS

局部安装

npm i sha1 --save
npm i mongolass -save
npm i express-formidable --save

启动MongoDB数据:

Windows 下:数据库文件的存放位置

在你安装MongoDB的bin 目录下打开cmd, 输入:mongod 回车启动服务。会看到:

Hotfix KB2731284 or later update is not installed.  以及 C:\data\db not found 的字样。

MongoDB默认数据库文件夹路径为C:/data/db(注:虽然是默认,但是需要你自己创建)。但也可以自己设置默认路径,比如d:/test/data/db。启动mongodb服务之前必须创建数据库文件的存放文件夹,否则不能启动成功。使用系统默认文件夹路径时,启动服务无需加 –dbpath 参数说明。如果不是默认路径,则启动服务格式有如下两种:

(1)mongod --dbpath 存放的路径。如:mongod --dbpath d:\test\data 【注:路径不能包含空格,否则使用第2种】
(2)mongod --dbpath "存放的路径" 。如 mongod --dbpath "d:\my text\data"

在浏览器中输入网址:http://localhost:27017/ 。如果服务启动成功会看到以下一段话:
It looks like you are trying to access MongoDB over HTTP on the native driver port.

来源:http://blog.youkuaiyun.com/victor_cindy1/article/details/52151439

Heroku 部署 Nodejs

在工程的根目录下新建一个 Procfile 文件,添加如下内容:

web: node index.js

Procfile 文件告诉了服务器该使用什么命令启动一个 web 服务,这里我们通过 node index.js 执行 Node 脚本。为什么这里声明了一个 web 类型呢?官方解释为:
The name “web” is important here. It declares that this process type will be attached to the HTTP routing stack of Heroku, and receive web traffic when deployed.

一些配置

start": "NODE_ENV=production pm2 start index.js --node-args='--harmony' --name 'poetry'" 

git push heroku master
### CS231N 课程笔记习资料 CS231N 是斯坦福大的一门经典课程,专注于面向视觉识别的卷积神经网络。以下是关于该课程的习资料、笔记和相关资源的详细介绍: #### 官方课程链接 官方提供的课程视频可以在 Bilibili 上找到,具体链接为:[CS231N 视频](https://www.bilibili.com/video/BV1xV411R7i5)[^1]。此外,课程的最新 PPT 和讲义可以从 优快云 下载获取[^1]。 #### 中文笔记与博客 优快云 上有一篇详细的中文笔记,涵盖了课程的核心内容以及课后作业的数据集和代码链接[^2]。笔记地址为:[CS231n 深度习计算机视觉(2017)中文笔记](https://zhuxiaoxia.blog.youkuaiyun.com/article/details/80155166)[^2]。 #### 习心得与总结 一位生在大一暑期习 CS231n 网课时撰写了详细的笔记,并分享了习心得[^3]。笔记中提到,课程的重点之一是图像分类问题。图像分类的目标是让算法接收一张图片作为输入,并从固定的类别集合中选出该图片所属的类别。例如,输入一张猫咪的图片,算法需要将其归类为“猫咪”而非“狗狗”或“卡车”等其他类别。 #### 实践与作业 对于希望深入实践的生,可以参考 CS231n 的 Assignment 作业及解答。例如,在 Assignment3 Q1 中,生探讨了单词库与字母库对 RNN 模型的影响[^4]。虽然字母库的参数空间较小,但可能导致模型难以生成连贯的单词或句子。 #### 相关课程补充 如果希望进一步扩展计算机视觉的知识,可以参考 CS231A 课程,它涵盖了从 3D 重建到目标识别的多个主题[^5]。此课程的先修条件包括线性代数和基本概率统计[^5]。 ```python # 示例代码:加载图像并转换为像素矩阵 import numpy as np from PIL import Image def load_image_to_pixels(image_path, size=(800, 600)): img = Image.open(image_path).resize(size) pixels = np.array(img) return pixels image_path = "example.jpg" pixels = load_image_to_pixels(image_path) print(pixels.shape) # 输出像素矩阵的形状 ```
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