Angular-cli 搭建项目

本文详细介绍如何使用Node.js、npm、TypeScript、Angular-CLI等工具搭建Angular项目,包括环境配置、依赖安装、项目创建及运行步骤,适用于初学者快速上手。

一、首先需要安装nodenpm

  查看你的node以及npm版本:

  node -v 查看node版本

  npm -v 查看npm版本

  要求所有版本都是最新的,不然可能会出错。

  设置淘宝镜像,这样下载东西就是从国内网站下载了,网速更快

 

npm configset registry https://registry.npm.taobao.org

 

二、安装typescript和typings

npm install -g typescript typings

三、安装angular-cli

npm install -g angular-cli@latest

 安装完成后,ng -v 出现以下界面说明安装成功了

 

 

四、如果你之前安装失败过,最好在安装angular-cli之前先卸载干净,用以下命令

 npm uninstall -g angular-cli
 npm cache clean

五、如果出现node-sass解析失败问题,用淘宝镜像安装cnpm。安装完node-sass之后再安装angular-cli,就没问题了

npm install -g cnpm --registry=http//:registry.taobao.org
npm install node-sass --save-dev

六、创建项目(-skip-install直接跳过下载)

ng new myapp —skip-install

七、运行项目

cd myapp
npm install
ng serve

 

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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