Linux安装Vue环境

MiaoMiaoAiDaPi2 2023-01-30 22:02:34

原文链接

nodejs

nodejs下载地址: https://nodejs.org/en/download/

下载后上传到服务器,并解压。

进入解压的文件夹,可以查看版本:

./bin/node -v  

建立 node 软连接,变为全局变量:

ln -s  /home/myroot/Desktop/Vue/node-v16.16.0-linux-x64/bin/node     /usr/local/bin/ 

如出现报错:

ln: failed to create symbolic link '/usr/local/bin/node': Permission denied

则需要修改 /usr/local/bin/node 的权限:

sudo chmod 777 /usr/local/bin/node

Linux权限相关的知识参见:https://mp.weixin.qq.com/s/r4H_d4Skm1Ni5sfKoQcp2A

修改权限后,再一次运行建立软连接的命令。

然后查看 node 是否成功设为全局变量:

node -v 

若输出为版本号,表示成功。

同样的,建立 npm 软连接,设为全局变量:

ln -s  /home/myroot/Desktop/Vue/node-v16.16.0-linux-x64/bin/npm     /usr/local/bin/ 

查看是否成功:

npm -v 

cnpm

安装命令:

npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org

建立 cnpm 软连接,设为全局变量:

ln -s  /home/myroot/Desktop/Vue/node-v16.16.0-linux-x64/bin/cnpm   /usr/local/bin/ 

查看是否成功:

cnpm -v 

vue-cli

安装命令:

cnpm install -g vue-cli

建立 cnpm 软连接,设为全局变量:

ln -s  /home/myroot/Desktop/Vue/node-v16.16.0-linux-x64/bin/vue   /usr/local/bin/vue

查看是否成功:

vue -V

nginx

Ubuntu 下的安装命令:

sudo apt-get install nginx

查看安装路径:

whereis nginx 

显示:

nginx:
 /usr/sbin/nginx    #主程序
 /usr/lib/nginx #软件的函数库
 /etc/nginx  #存放配置文件
 /usr/share/nginx  #存放静态文件
 /usr/share/man/man8/nginx.8.gz  #联机帮助文件

安装成功。

 
 

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内容概要:本文聚焦风电出力的不确定性问题,采用拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling, LHS)方法生成具有统计代表性的风电出力初始场景集,有效克服传统蒙特卡洛抽样存在的样本冗余与收敛速度慢的缺陷。为进一步降低场景数量以提升电力系统优化调度的计算效率,研究结合K-means聚类、快速前向选择等场景缩减技术,对生成的高维场景进行聚合与概率修正,保留最具代表性的典型场景及其对应概率分布。整个建模流程在Matlab平台上编程实现,形成一套完整的“抽样—生成—缩减—验证”的不确定性建模框架,为含高比例风电的电力系统提供高质量、低冗余的输入场景集,显著增强随机优化、鲁棒优化等模型的求解效率与工程实用性。; 适合人群:具备电力系统分析、概率统计基础及Matlab编程能力,从事新能源并网、电力系统优化调度、不确定性建模与风险评估等方向的科研人员、工程技术人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于风电主导的电力系统随机优化调度、机会约束规划、鲁棒经济调度等场景,提升模型对不确定性的刻画能力;②帮助研究者深入掌握拉丁超立方抽样与场景缩减的核心原理与实现方法,构建高精度的不确定性输入模型;③为复杂电力系统仿真提供经过科学约简的典型场景集,平衡计算精度与效率,支撑实际工程决策。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块调试与运行,重点理解LHS在多维空间中的分层抽样机制、场景距离度量方式及聚类缩减过程中的概率守恒原则,关注缩减前后场景集的分布保真性与计算效率提升效果,以全面掌握风电不确定性建模的关键技术路径。

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