Yeoman-bower-gulp

本文介绍Yeoman的工作流程,包括如何使用脚手架工具快速搭建Web应用项目,以及配置构建工具和包管理器的过程。

Yeoman

Yeoman工作流程包括三种类型的工具,用于在构建Web应用程序时提高您的生产力和满意度:the scaffolding tool 脚手架工具(Yo),构建工具the build tool(Gulp,Grunt等)和包管理器the package manager(如npm和Bower)


yo

一个新的应用程序,编写您的构建配置(例如Gulpfile),并提取相关的构建任务和您可能需要构建的程序包管理器依赖(例如,npm)。方便的为你初始一个项目,包括生成项目文件,代码结构,包依赖,初始页面的例子等等。在yeoman官网http://yeoman.io/generators/提供了许多generators,我们可以把他看成是一个插件,可以使用yo命令来运行脚手架完整的项目或有用的部分。

bower

一种包管理器,可以对我们项目使用到的框架、库、公共部分进行管理

gulp/grunt

自动化构建工具,可以方便快速的进行一些重复性的操作任务,如压缩,编译,单元测试等


使用

  • 第一步自然是安装

  • 执行命令yo webapp,搭建脚手架
    但是到后面执行gulp的时候每次都会报一个gulp-sass的错

 Error: Cannot find module 'gulp-sass' from 'F:\Workspace\my-yo-webapp-project'

这个问题可能是网络造成的吧,可以删除node_modules重新下载安装(我这是全部重装,或者也可以cnpm install gulp-sass - -save-dev只安装这个)

rm -rf node_modules  
cnpm install
  • 执行命令bower install

  • 执行命令gulp

  • 执行命令gulp serve:dist 预览


内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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