nodejs-学习笔记002

本文详细介绍了如何在Windows和MacOSX系统上安装Node.js及其自带的npm包管理器,包括下载安装包、运行安装程序及验证安装是否成功的步骤。

安装

安装前的准备 

2009年诞生 

Windows 上安装 Node.js 十分方便,你只需要访问http://nodejs.org,点击Download链接,然后选择Windows Installer,下载安装包。下载完成后打开安装包(如图2-1所示),点击Next即可自动完成安装。 


安装程序不会询问你安装路径,Node.js 会被自动安装到 C:\Program Files\nodejs C:\Program Files (x86)\nodejs(64位系统)目录下,并且会在系统的 PATH 环境变量中增加该目录,因此我们可以在 Windows 的命令提示符中直接运行 node。 

为了测试是否已经安装成功,我们在运行中输入 cmd,打开命令提示符,然后输入 node,将会进入 Node.js 的交互模式,如图2-2所示。 


通过这种方式安装的 Node.js 还自动附带了 npm 2-2,我们可以在命令提示符中直接
输入
npm 来使用它。 

Mac OS X上安装Node.js 

Node.js 官方专门提供了 Mac OS X 的安装包,你可以在 http://nodejs.org 找到Download链接,然后选择Macintosh Installer,下载安装包。下载完成后运行安装包(如图2-3 所示),根据提示完成安装。 





Node.js npm 会被安装到 /usr/local/bin 目录下,安装过程中需要系统管理员权限。 


安装 Node 包管理器 

npm 是一个完全由 JavaScript 实现的命令行工具,通过 Node.js 执行,因此严格来讲它不属于 Node.js 的一部分。在最初的版本中,我们需要在安装完 Node.js以后手动安装npm。但从 Node.js 0.6 开始,npm 已包含在发行包中了,我们在 WindowsMac 上安装包和源代码包时会自动同时安装 npm。 





基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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