移动前端,a new beginning

本文记录了作者在新购入的MacBook Air上搭建移动Web前端开发环境的过程,包括安装Git、Node.js及依赖管理工具npm,并通过gulp实现自动化任务流程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >


2015.10.13 

今天把环境终于装好了。在我新买的macbook ari上依次装了以下开发环境。以后就在mac下开发移动端得web前端了大笑

1  。安装git 以后学会用关于git的一些命令

2.  安装node 安装以后自动就有了npm,然后可以安装一些依赖。当然现在我也不清楚这些依赖是啥,只知道一个gulp

3. 安装gulp 

4. git clone demo项目文件。

5 编译gulp没有成功。


demo还咩有跑起来,明天继续吧

2015.10.14

今天请教了一下同事,说是缺什么模块,装什么模块

于是安装

npm install gulp.spritesmith

再执行gulp  成功显示






好了 demo 跑起来了,万里长城走了一步,明天自己新建个页面 ,正式开始移动web前端的开发啦


---------------------------------------------华丽丽的分割线------------------------------------------

csdn前一阵子老是登陆不上去,最后才发现原来是被盗号,发了垃圾博客,被管理员关掉了。现在终于又回来了。这一次,是真的要继续写博客了。

今天刚办完了离职手续,从毕业就在这一家公司,工作了三年了pc端的前端,ie浏览器,几乎没有涉及此外的浏览器,也没有接触html5 和css3,反而和ie6整天打交道。说实话早就觉得自己的工作out了。当然关于前端关于js还是学到了一些知识,因为公司网络禁止的严格,在公司没法写博客,回家又累的不想写,于是就把这里荒废了。明天就要去新公司报道了,这个公司很open,都是用的自己的电脑,当然网络也不会限制。于是买了macbook air

真正的开始从事移动互联网的开发,跟上时代的步伐,不然真的落伍啦。所以,以后我会有时间继续写博客的。也是对自己学习的一个记录。

上一家公司我也整理了一些东西,等我平时有空的时候也发上来。新的开始,加油。得意


内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值