windows下配置Sublime Text 2开发Nodejs

本文详细介绍了如何在Sublime Text中配置Node.js环境,包括下载安装Sublime Text及Node.js插件、配置Node.js路径等步骤,帮助开发者快速搭建JavaScript开发环境。

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1 下载 Sublime Text 2 ,并安装
http://www.sublimetext.com/

2 下载Nodejs插件,下载ZIP包 
https://github.com/tanepiper/SublimeText-Nodejs

3 解压上一步下载的ZIP包,并重命名为Nodejs(文件夹)

4 将Nodejs整个文件夹复制到C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Sublime Text 2\Packages目录下

5 重启Sublime Text 2 ->Tools-->Build System -->Nodejs

6 配置nodejs的path Preferences-->Package Setting-->Nodejs-->Default,附我的配置如下

{
  // save before running commands
  "save_first": true,
  // if present, use this command instead of plain "node"
  // e.g. "/usr/bin/node" or "C:\bin\node.exe"
  "node_command": D:\Program Files\nodejs\node.exe,
  // Same for NPM command
  "npm_command": D:\Program Files\nodejs\npm.cmd,
  "expert_mode": false,
  "ouput_to_new_tab": false
}

7 C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Sublime Text 2\Packages\nodejs\Nodejs.sublime-build用记事本打开并进行修改,附我修改内容如下:

{

  "cmd": ["D:\Program Files\nodejs\node.exe","-P","$file"],

  "file_regex": "^[ ]*File \"(...*?)\", line ([0-9]*)",

  "selector": "source.js",

  "shell":true,

  "encoding": "GB2312",
  "windows":
    {
    "cmd": ["D:\Program Files\nodejs\node.exe", "$file"]
    },
  "linux":
    {
        "cmd": ["killall node; node", "$file"]
    }
}

  "windows":

    {

    "cmd": ["D:\Program Files\nodejs\node.exe", "$file"]

    },

  "linux":

    {

        "cmd": ["killall node; node", "$file"]

    }

}

8 好了配置好开发工具就可以进行开发了。

我们在编辑器创建一个js 文件,ctrl+b运行或在 Tools->nodejs -> run就可以运行了。

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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