M1 pro芯片启动Vue项目的方法步骤

以下是M1 pro芯片启动Vue项目的方法步骤的完整攻略:

1. 在终端里安装node.js和npm

首先需要在终端里安装node.js和npm。可以使用以下命令进行安装:

brew install node

2. 创建一个Vue项目

可以使用Vue CLI来创建一个新的Vue项目,使用以下命令:

vue create my-app

这里的“my-app”是项目名称,你可以根据需要修改。

3. 进入项目目录并启动项目

使用以下命令进入项目目录:

cd my-app

然后使用以下命令来启动项目:

npm run serve

这会启动一个本地开发服务器并监听你的修改。在终端输出中你会看到类似于“Project is running at http://localhost:8080/”这样的信息。

示例1:使用Visual Studio Code启动Vue项目

如果你喜欢使用Visual Studio Code开发Vue项目,可以使用以下方法来启动项目:

  1. 打开Visual Studio Code并进入“my-app”项目的根目录
  2. 打开终端视图,使用以下命令启动项目:
npm run serve
  1. 打开浏览器并访问http://localhost:8080/,你会看到Vue项目已经启动并且正在运行。

示例2:在iTerm2中使用tmux启动Vue项目

如果你更喜欢使用iTerm2来管理终端,可以使用tmux来在单个终端窗口中启动多个会话并运行您的Vue项目。以下是步骤:

  1. 打开iTerm2并进入“my-app”项目的根目录
  2. 打开tmux会话,使用以下命令:
tmux new-session -s my-app

这会创建一个新的名为“my-app”的tmux会话。

  1. 启动Vue项目,使用以下命令:
npm run serve
  1. 进入tmux会话,使用以下快捷键:
ctrl + b, d

这会使终端离开tmux会话并返回到iTerm2主窗口。

  1. 允许Vue项目在后台运行。现在您可以打开任何其他终端会话或程序,而不会中断Vue项目。要恢复会话,请回到tmux会话并键入以下命令:
tmux attach-session -t my-app

这会恢复名为“my-app”的tmux会话,并让你继续在其中工作。

  1. 打开浏览器并访问http://localhost:8080/,你会看到Vue项目已经启动并且正在运行。

希望这些步骤对你有所帮助!

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:M1 pro芯片启动Vue项目的方法步骤 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月18日
下一篇 2023年5月18日

相关文章

  • python和tensorflow安装

    一、Python安装       python采用anaconda安装,简单方便,下载python3.6的anaconda  linux64的sh安装文件.       1、bash Anaconda-2.1.0-Linux-x86_64.sh       2、python,用于测试     二、Tensorflow安装   1、首先安装 pip (或 Py…

    tensorflow 2023年4月8日
    00
  • TensorFlow函数:tf.random_shuffle

    random_shuffle( value, seed=None, name=None ) 定义在:tensorflow/python/ops/random_ops.py. 请参阅指南:生成常量,序列和随机值>随机张量 随机地将张量沿其第一维度打乱. 张量沿着维度0被重新打乱,使得每个 value[j] 被映射到唯一一个 output[i].例如,一个…

    tensorflow 2023年4月6日
    00
  • Tensorflow暑期实践——单变量线性回归

    版权说明:浙江财经大学专业实践深度学习tensorflow——齐峰 目录 1  单变量线性回归 2  使用Tensorflow进行算法设计与训练的核心步骤 3  有监督机器学习过程示意图 4.1.1  Jupyter使用小技巧 4.2  构建模型4.3  训练模型4.4  进行预测5  小结使用Tensorflow进行算法设计与训练的核心步骤** (1)生成…

    2023年4月8日
    00
  • Faster RCNN(tensorflow)代码详解

    本文结合CVPR 2018论文”Structure Inference Net: Object Detection Using Scene-Level Context and Instance-Level Relationships”,详细解析Faster RCNN(tensorflow版本)代码,以及该论文中的一些操作步骤。 Faster RCNN整个的流…

    tensorflow 2023年4月7日
    00
  • Tensorflow object detection API 搭建物体识别模型(四)

    四、模型测试  1)下载文件   在已经阅读并且实践过前3篇文章的情况下,读者会有一些文件夹。因为每个读者的实际操作不同,则文件夹中的内容不同。为了保持本篇文章的独立性,制作了可以独立运行的文件夹目标检测。   链接:https://pan.baidu.com/s/1tHOfRJ6zV7lVEcRPJMiWaw 提取码:mf9r,下载到桌面,并解压,目标检测…

    tensorflow 2023年4月7日
    00
  • Ubuntu系统下在PyCharm里用virtualenv集成TensorFlow

        我的系统环境      Ubuntu 18.04     Python3.6     PyCharm 2018.3.2 community(免费版)     Java 1.8       安装前准备         由于众所周知的原因,安装中需要下载大量包,尽量处在科学上网的情况下安装。如果期间有任何问题或者报错,不属于本文想要阐述的范围,自行goo…

    2023年4月8日
    00
  • tensorflow2和1的一些区别

    原因是在tf2的版本下使用了1的API 改正方法: import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() 替换 import tensorflow as tf 或 X = tf.compat.v1.placeholder() 替换X = placeholder()     最新一版的random…

    2023年4月6日
    00
  • Tensorflow的DataSet的使用详解

    在 TensorFlow 中,DataSet 是一个非常重要的数据处理工具,可以用来处理大规模的数据集。DataSet 可以帮助我们更好地管理和处理数据,提高代码的性能和效率。下面是 TensorFlow 的 DataSet 的使用详解。 1. DataSet 的基本用法 在 TensorFlow 中,我们可以使用 DataSet 来加载和处理数据。可以使用…

    tensorflow 2023年5月16日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部