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我也要
1.首先需要我们去下载
https://nodejs.org/en/download/ 自行百度安装
2.再安装完成以后 执行node -v 和npm -v看看是否成功 如果不成功则需要重新安装
3.npm install -g vue-cli 安装vue的脚手架
4.安装npm install -D webpack-dev-server@2.9.1
5.这样回到你前端项目的根目录下 例如:
输入 npm install 安装完成后 再 npm run dev即可运行
再浏览器上输入http://localhost:8080即可
报错参考
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Vuejs在Win7下的环境搭建
Vuejs在Win7下的环境搭建
温度PID控制PLC程序
温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值
Windows下基于VSCode的Vue4.0项目创建
1.VSCode下载和安装 在VSCode官网下载页面Download Visual Studio Code - Mac, Linux, Windows， 下载VSCode的安装程序，建议选择system 64位版 安装过程简单选择下一步，或者根据实际情况调整安装位置和设置是否创建快捷方式 2.Vue及其依赖环境下载和安装 安装vue需要借助npm指令集，所以一般会先安装node.js环境 2.1. 下载node.js环境 打开node.js的官网下载地址：下载 | Node.js 中文网
VUE3 安装与启动
2、下载完成后 win+R cmd 打开命令行。5、安装vue 按照vue官网的教程。我这边直接改成cnpm，速度会快一点。3、npm 切换国内镜像源。进入官网下载nodejs。1、安装nodejs。6、安装依赖包并启动。
超详细 Windows 下 Nginx 本地部署多个 Vue SPA 项目全过程
本文手把手讲解如何在Windows系统使用Nginx部署多个Vue单页应用。主要内容包括：1）区分开发环境与生产环境部署；2）详细部署步骤：项目打包、Nginx配置（重点解决history路由刷新404问题）、多站点共存设置；3）实现局域网访问及常用运维命令。通过购物商城和AI心理助手两个实战项目，完整演示企业级前端部署流程，涵盖端口配置、静态资源托管等核心知识点，帮助前端开发者掌握生产环境部署技能。文章还对比了本地部署与云服务器部署的区别，为后续线上部署打下基础。
基于window系统下载脚手架和项目搭建
以上就是本次的所有内容了，之后就是在vs code的compoents创建子组件了，这里的App是主组件,具体的声明子组件得自己去网上学习了，以上就是本期的所有内容了。5、这个项目就创建好了，然后通过将创建好的文件夹通过vs code来打开即可完成。4、等待依赖自动安装完成后，终端进入你自己创建的项目文件夹cd demon2。（这里我是将cli直接下载在了c盘，然再转到d盘创建项目的）2、创建成功后即可创建自己的项目了，项目也是在终端创建的。成功安装后输入vue -V，可以查看cli的版本。
vue项目 访问本地项目https
然后正常启动项目，就可以访问https了。
Windows本地部署学习（Nginx前端部署学习）
备注：Windows本地部署只适用于本地测试、本地演示。
windows10系统搭建vue.js 脚手架
1.安装NodeJS NodeJS 提供方便的NPM依赖管理和编译打包工具，所以NodeJS是很好的选择。 下载地址：http://nodejs.cn//download/ 下载后解压放到合适位置，然后配置系统变量 打开cmd命令行，输入npm -v 出现版本信息即安装成功 2.设置淘宝镜像 因为npm使用的是国外中央仓库，下载慢，所以配置镜像； 安装成功后用cnpm代替npm命令 npm install -g cnpm --registry=https://registry.n
Vue脚手架的简易安装流程
1.node.js的安装 Node.js 中文网 在搭建vue的开发环境之前，需要先下载node.js，vue的运行是要依赖于node的npm的管理工具来实现，node可以在官网或者中文网里面下载，根据自己的电脑选择是32还是64 ，下载完之后双击打开进行傻瓜式安装 2.Vue脚手架安装 第一步 win+r输入cmd进入黑窗口 在窗口中输入 node -v查看是否安装成功，出现版本号就表示安装成功，ok 可以进行下一步操作 第二步下载脚手架 ...
vue-cli脚手架的安装与配置
弹出一下选择，上下可以选择创建vue2或者vue3项目或者手动选择自己项目中要用到的技术，选中后点击回车。如果没有出现下图的字样，可以关闭cmd窗口，再进入重试，如果还是不行就参考以下链接。npm install -g @vue/cli这两个命令。输入一下命令创建一个项目name可以换成你的项目名称。创建完成后输入npm run serve运行。如果出现vue不是内部或外部命令，就再输入。出现以下打开local端口服务器正常运行。建立或者打开一下文件夹目录。出现这个就代表安装成功。
HBuilder 创建Vue项目完整步骤
1,在nodejs官网下载对应需要的版本 2，安装好之后，在本地cmd中，输入where node确定node路径，我这里路径是C:\Program Files\nodejs 3，在hbuilder.x的设置按钮中，运行配置，对应的npm路径，以及node.exe路径，这二个在一个目录下面，譬如我这里就是C:\Program Files\nodejs\npm 以及C:\Program Files\nodejs\node.exe 4，在hbuilder.x建立项目，选择vue项目，然后创立完成以后，在hbu.
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