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  • 星期三是星期二他爹,星期五是星期三他老婆,所以星期五也是星期二他娘。 [b]英语星期的由来[/b] [b]Sunday 星期日:[/b] Sunday在古英文中的意思是sun's day(属于太阳的日子)。 对基督徒而言, 星期日是「...
    星期三是星期二他爹,星期五是星期三他老婆,所以星期五也是星期二他娘。

    [b]英语星期的由来[/b]

    [b]Sunday 星期日:[/b]

    Sunday在古英文中的意思是sun's day(属于太阳的日子)。 对基督徒而言, 星期日是「安息日」, 因为耶稣复活的日子是在星期日。约在公元三百年左右, 欧洲教会和政府当局开始明订星期日为休息的日子, 直到今日, 世界上大多数的国家都以Sunday为星期例假日。

    [b]Monday 星期一 :[/b]

    根据西方传说, Monday的意思是moon day(属于月亮的日子), 因为西方人把这一天献给月之女神。古时候西方人相信, 月的盈亏会影响农作物的生长, 也会影响医疗。此外, 尚有所谓的Blue Monday。 Blue是「忧郁」的意思。星期一是一周工作的开始, 没得玩了, 所以心情不好, 不少国家将星期一当作 family washday(家庭洗濯日), 那是由来已久的习俗。

    [b]Tuesday 星期二:[/b]

    Tuesday 是由古英文字Tiw演变来的。Tiw是北欧神话里的战神, 正如同罗马神话里的战神Mars一样。在北欧神话中不叫Tiw而叫Tyr。相传在他的那个时代, 有一狼精经常出来扰乱世界, 为了制服狼精, Tyr的一只手也被咬断了。

    [b]Wednesday 星期三 :[/b]

    Wednesday在古英文中的意思是Woden's day。Woden是北欧诸神之父。为制服狼精而牺牲自己一只手的Tyr, 就是他的儿子。Woden领导神族跟巨人族作战, 他曾牺牲自己锐利的右眼, 跟巨人族换取「智能」的甘泉。他也曾深入地层, 从巨人族那里偷取「诗」的美酒。西方人为了追念这位主神, 就根据他的名字创造了Wednesday这个字。

    [b]Thursday 星期四:[/b]

    Thursday在古英文中意思是Thor's day。Thor是北欧神话中的雷神, 经常带着一把大铁锤。相传有一次, 他的大铁锤被一位叫Thrym的巨人偷走了。Thrym 扬言, 除非神族答应把美丽的爱神Freya嫁给他做为交换。然而Freya抵死不从, 于是神族想了一个办法, 由Thor男扮女装穿Freya的衣服, 假装嫁给他, Thrym不疑有诈, 把铁锤交给新娘。于是Thor抢回了自己的武器, 也立即把Thrym 给杀了。

    [b]Friday 星期五[/b]:

    Friday在古英文中意思是Frigg's day。Frigg是北欧神话中主司婚姻和生育的女神, 也是Woden的妻子。相传她平日身披闪耀白长袍, 住在水晶宫中, 和侍女们一起编织五颜六色的彩云。 对于北欧人而言, 星期五是幸运的日子。然而对基督徒来说却是相反的, 因为耶稣受难日正好是星期五。

    [b]Saturday 星期六:[/b]

    Saturday在古英文中的意思是Saturn's day。Saturn是罗马神话中的农神, 掌管五谷, 就像中国神话中的神农大帝一样。
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  • I suggest that we go out on Friday. 我建议我们星期五出去玩。 CC-BY 2.0 (France) Attribution: tatoeba.org #2222 (CK) & #1772678 (sadhen) I swear I'll never do such a thing. 我发誓我不会做这种事。 CC-BY...
  • 在准备报名之前,我们加入了ICPC昆明的官方群,了解到了相关的报名事宜,之后还会再牛客开启训练赛,之后我和俩位队员就每周星期天打牛客的训练赛,一开始全英文题大家都有点不习惯,我们就开翻译打,大家用三台...

    2021-第四十五届ICPC昆明站总结

    一:组队

    二:报名

    三:赛前准备

    在准备报名之前,我们加入了ICPC昆明的官方群,了解到了相关的报名事宜,之后还会再牛客上开启训练赛,之后我和俩位队员就每周星期天打牛客的训练赛,一开始全英文题大家都有点不习惯,我们就开翻译打,大家用三台电脑通过一个团队账号提交,还记得之前有一道题时最小圆覆盖大家因为理解错了意思还卡住了好久一段时间,之后仔细读了读题发现大家都马虎了,套了个板子就过了,还有些题目又臭又长,有的题大家照着样例猜题意,反而没用太久时间读题就过了。最后一场我们尝试三个人使用一台电脑不开翻译软件,完全按照ICPC的赛制来好好打一场,赛前的最后一场磨合,后面发现一件事情,英语题目是真难受啊!!!因为翻译导致有俩道题出的比较慢,因为翻译错了…(附训练赛截图
    在这里插入图片描述

    之后在比赛前几天,官群后续的通知下,接收到了比赛相关的事宜通知,后续有志愿者通过QQ邮箱将我们拉入了监考群,我们和昆明赛站的志愿者及时沟通,询问了许多事项,包括题目pdf由谁打印,参赛队员在比赛前需要做什么,参赛时应该避免什么,包括本地志愿者需要负责什么,问的很详细,最后也组织的很好。但这场是线上赛,之后估计都是线下赛了,会相对轻松不少,没有线上麻烦。

    四:赛中注意事项

    在4月2号晚上,我们参加了正式比赛前的热身赛, 在热身赛中(一共三题)前两题比较简单,过的很快, 第三题队友看出了是个dp,但由于转移状态出了问题,找了半个小时bug, 最终还是AK了, 不过排名比较落后, 最终192名。面对这样的成绩心中还是隐隐担心明天的比赛。当时还互相安慰了一下, 讨论正式比赛时候要多开题,不能罚坐。
    五:比赛中的收获和失误
    在这里插入图片描述

    比赛开始时,由于可以提前5分钟打印试题,但我们这边进行的要慢一点, 所以打印这些事情都进行了两分钟, 一开始去看榜单是就已经发现有几十个队过了签到了,然后让我们的签到小能手yj,去签到, 我们则随便去看题了,第四分钟过了签到。虽然排名靠后不影响大局, 然后将近20分钟内都没有几个队过题, 我去看了一下I题感觉这个题应该不是很难,但没有读懂题意,后来队友接手了, 后来就去开新的题目了, 后来队友在第33分钟用线段树k下了这题,排名也到了整场的最高处第66名,之后就是一直的沉默, 我开了一个dp的题,发现实现过于复杂而且我也不擅长,全场过的人比较少就放弃了,队友

    也在苦想中就没有打扰,然后听说A题要重测, 我看了眼A题发现交了200多发,没有AC的, 即使重测后也只有一个队过了, 但我去看了下这题, 题意比较简单,队友写了一发普通贪心,然后wa了,过了两个小时,仍然没有解出来一道题。ljt开了一个她拿手的大数据结构, 但很遗憾没有想到正解, 我读了一个全场过的比较多的构造题,but想不到正解,给队友说了, 然后队友试着交了个假的构造, 然后wa了。时间已经过去了很多, 排名一直下降, 记得当时已经2题170几名,然后冷静去开新题, 突然发现有个题,题面很长,但又有50几个AC, 当时就想可能长题面,吓跑了一堆人,可能他并没有那么难, 然后冷静读题,思考解法, 幸亏会打麻将,题读的很快,大致解法知道了,此时队友也在写, 队友有点卡壳, 然后向yj表示了手里这题可以写后。 我俩就换着写,当时虽然排名比较落后, 但心中还是充满希望, 只要我和yj把写的这两题过了,然后ljt在开一道新题结局也未可知, 期间我写了个假的算法, 判断状态少了几种, 样例都没过, 思考几分钟后想了个新解法, 我就又和yj换着写了,此时ljt去看那个计算几何题了, 因为过了两百多个队伍,我们想也不会太难吧。 在第230分钟,我过了样例就交了, 一发ac, yj的题好像卡壳了, 不过ljt对手中的计算几何比较有把握,她就上去一写题,很快啊, 第255分钟我们迎来了第4个ac。最后只剩45分钟, 我心想只要再过一题必是银牌, 然后yj继续死磕那个dp, 我和ljt回去看之前没过的构造题, 此时有200多个队过了这题, 但是即使到了最后我们仍然没构造出来, 也许是少了点运气吧, 最终4题收尾, 115名。

    六:改进

    1. 比赛前训练效果不是很好, 第一场和第二场虽然过了许多题,但和正式比赛难度差距过大, 今后要自己选题训练或者打一些更有训练效果的比赛。
    2. 分工不明确, 我和yj学的内容高度重复, 虽然分工近一个月了, 但也没学太多新的知识,不过现在已经分工明确了。
    3. 比赛的时候,遇到问题要及时和队友沟通,多交流, 这次我就有一题读懂了没想到解法, 却没和队友分享。说不定他们就能解出来。
    4.最根本的问题还是要加强训练,这次比赛如果我们够强了,还是很有可能做出了主席树, 和区间dp,还有最后的构造, 结局就完全不同。
    5. 我们能做的题开题过晚, 我们过的所有题都没有罚时,但最后两个题开题过晚, 不然还有可能夺银, 那个计算几何就是害怕太难, 最后看过了200多个队才开的。

    七:分享

    1. 平时加强训练,多做题,多学新算法,到赛场上才会有可能做出别人能做出的题。
    2. 组队要趁早,一个好的队伍按道理应该是大一下期就开始组好的,也不会发生随意改变。这个队应该是三个相对熟悉,看的顺眼的人,这样才可能保证之后能尽早的分开方向,三个熟悉的人也好相互监督,清楚队友的情况,这个比赛得是三个人一起的努力,有一方分心可能导致的是队友的付出的更多甚至是比赛翻车。
    3. 日常训练时不要只局限于刷题,可能能在平时的时候花俩三小时做出一道特别难的题,但是这于比赛意义是不大的。长期的刷题而忽略比赛可能会在正式比赛不能做出及时调整。当某些网站有线上比赛时,可以试着积极参加,之后对没有做出来的题进行补题,会有很大的收获。竞赛网站常用的有牛客竞赛,codeforces,atcoder。其中后俩个全英文。
    4. 平时刷题时遇到英文题尽量不用翻译,线上网络赛的时候可以忽略,但是平时练习的时候可以多积累一些题目中常出现的词汇。这些英文题目大多不是很难,这次比赛中还没有较大的题意理解的偏差,大多读懂了。

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  • 可快速关注)编译:伯乐在线 - Halal,英文:Adrian Rosebrock http://blog.jobbole.com/80448/更新:这篇文章的介绍看起来有点“离题”,某些方面是因为在写文章之前,我刚看完《南方公园黑色星期五》,所以我...
    
      
        

    (点击上方公众号,可快速关注)


    编译:伯乐在线 - Halal,英文:Adrian Rosebrock   

    http://blog.jobbole.com/80448/


    更新:这篇文章的介绍看起来有点“离题”,某些方面是因为在写文章之前,我刚看完《南方公园黑色星期五》,所以我肯定在僵尸购物者、黑色星期五的混乱和《权利的游戏》中得到一些灵感。


    黑色星期五要来了。


    疯狂的消费者成群结队,中西部的中年女性蜂拥而出,露出没有牙齿的嗜血牙龈,直奔当地沃尔玛75%折扣的最新一季的《权利的游戏》。


    感恩节之夜,他们将在沃尔玛门外排起长队,团结在一起,用他们的双手和头部,击打紧锁的大门,直到身体鲜血淋淋,就像《惊变28天》中的僵尸一样,只不过不是为了肉身,他们渴望小小的消费寄托,他们的战争呐喊着折扣,销售额将会上升到极点,他们雷鸣般的脚步造成整个大平原的地震。

    当然,媒体也无济于事,他们将危言耸听每一个小场景。从冻伤的家庭在寒风中露营整晚,到瞒姗老太在大门打开后被蜂拥而入的低价抢购人群踩踏,就像侏罗纪公园中似鸡龙的蹂躏。这所有的一切只是因为她想为9岁的孙女蒂米买到最新的光晕游戏,而蒂米的父母,在去年的这个时候离世了,就在沃尔玛,在这黑色星期五。

    我不得不问,所有的这些混乱值得么?

    见鬼,当然不。

    我在这个黑色星期五时的购物都是在网上完成的,就像用一杯咖啡和少量泰诺(Tylenol)护理宿醉一样。

    但是如果你决定外出到现实世界勇敢地低价抢购,你会想先下载本文附带的源码。

    想象一下你会觉得多么愚蠢,排队,等待结账,只是为了扫描一下最新一季的《权利的游戏》上的条形码,然后查明它便宜了 5 美元。

    接下来,我将展示给你怎样仅仅通过Python和Opencv,来检测图片中的条形码。

    用 Python 和 OpenCV 检测图片上的的条形码

    这篇博文的目的是应用计算机视觉和图像处理技术,展示一个条形码检测的基本实现。我所实现的算法本质上基于StackOverflow 上的这个问题,浏览代码之后,我提供了一些对原始算法的更新和改进。

    首先需要留意的是,这个算法并不是对所有条形码有效,但会给你基本的关于应用什么类型的技术的直觉。

    假设我们要检测下图中的条形码:

    图1:包含条形码的示例图片

    现在让我们开始写点代码,新建一个文件,命名为detect_barcode.py,打开并编码:

    1 # import the necessary packages

    2 import numpy as np

    3 import argparse

    4 import cv2

    5

    6 # construct the argument parse and parse the arguments

    7 ap = argparse.ArgumentParser()

    8 ap.add_argument("-i", "--image", required = True, help = "path to the image file")

    9 args = vars(ap.parse_args())


    我们首先做的是导入所需的软件包,我们将使用NumPy做数值计算,argparse用来解析命令行参数,cv2是OpenCV的绑定。

    然后我们设置命令行参数,我们这里需要一个简单的选择,–image是指包含条形码的待检测图像文件的路径。

    现在开始真正的图像处理:

    11 # load the image and convert it to grayscale

    12 image = cv2.imread(args["image"])

    13 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    14

    15 # compute the Scharr gradient magnitude representation of the images

    16 # in both the x and y direction

    17 gradX = cv2.Sobel(gray, ddepth = cv2.cv.CV_32F, dx = 1, dy = 0, ksize = -1)

    18 gradY = cv2.Sobel(gray, ddepth = cv2.cv.CV_32F, dx = 0, dy = 1, ksize = -1)

    19

    20 # subtract the y-gradient from the x-gradient

    21 gradient = cv2.subtract(gradX, gradY)

    22 gradient = cv2.convertScaleAbs(gradient)


    12~13行:从磁盘载入图像并转换为灰度图。

    17~18行:使用Scharr操作(指定使用ksize = -1)构造灰度图在水平和竖直方向上的梯度幅值表示。

    21~22行:Scharr操作之后,我们从x-gradient中减去y-gradient,通过这一步减法操作,最终得到包含高水平梯度和低竖直梯度的图像区域。

    上面的gradient表示的原始图像看起来是这样的:

    图:2:条形码图像的梯度表示

    注意条形码区域是怎样通过梯度操作检测出来的。下一步将通过去噪仅关注条形码区域。

    24 # blur and threshold the image

    25 blurred = cv2.blur(gradient, (9, 9))

    26 (_, thresh) = cv2.threshold(blurred, 225, 255, cv2.THRESH_BINARY)


    25行:我们要做的第一件事是使用9*9的内核对梯度图进行平均模糊,这将有助于平滑梯度表征的图形中的高频噪声。

    26行:然后我们将模糊化后的图形进行二值化,梯度图中任何小于等于255的像素设为0(黑色),其余设为255(白色)。

    模糊并二值化后的输出看起来是这个样子:

    图3:二值化梯度图以此获得长方形条形码区域的粗略近似

    然而,如你所见,在上面的二值化图像中,条形码的竖杠之间存在缝隙,为了消除这些缝隙,并使我们的算法更容易检测到条形码中的“斑点”状区域,我们需要进行一些基本的形态学操作:

    28 # construct a closing kernel and apply it to the thresholded image

    29 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (21, 7))

    30 closed = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)


    29行:我们首先使用cv2.getStructuringElement构造一个长方形内核。这个内核的宽度大于长度,因此我们可以消除条形码中垂直条之间的缝隙。

    30行:这里进行形态学操作,将上一步得到的内核应用到我们的二值图中,以此来消除竖杠间的缝隙。

    现在,你可以看到这些缝隙相比上面的二值化图像基本已经消除:

    图4:使用形态学中的闭运算消除条形码竖条之间的缝隙

    当然,现在图像中还有一些小斑点,不属于真正条形码的一部分,但是可能影响我们的轮廓检测。

    让我们来消除这些小斑点:

    32 # perform a series of erosions and dilations

    33 closed = cv2.erode(closed, None, iterations = 4)

    34 closed = cv2.dilate(closed, None, iterations = 4)


    我们这里所做的是首先进行4次腐蚀(erosion),然后进行4次膨胀(dilation)。腐蚀操作将会腐蚀图像中白色像素,以此来消除小斑点,而膨胀操作将使剩余的白色像素扩张并重新增长回去。

    如果小斑点在腐蚀操作中被移除,那么在膨胀操作中就不会再出现。

    经过我们这一系列的腐蚀和膨胀操作,可以看到我们已经成功地移除小斑点并得到条形码区域。

    图5:应用一系列的腐蚀和膨胀来移除不相关的小斑点

    最后,让我们找到图像中条形码的轮廓:

    36 # find the contours in the thresholded image, then sort the contours

    37 # by their area, keeping only the largest one

    38 (cnts, _) = cv2.findContours(closed.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,

    39 cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    40 c = sorted(cnts, key = cv2.contourArea, reverse = True)[0]

    41

    42 # compute the rotated bounding box of the largest contour

    43 rect = cv2.minAreaRect(c)

    44 box = np.int0(cv2.cv.BoxPoints(rect))

    45

    46 # draw a bounding box arounded the detected barcode and display the

    47 # image

    48 cv2.drawContours(image, [box], -1, (0, 255, 0), 3)

    49 cv2.imshow("Image", image)

    50 cv2.waitKey(0)


    38~40行:幸运的是这一部分比较容易,我们简单地找到图像中的最大轮廓,如果我们正确完成了图像处理步骤,这里应该对应于条形码区域。


    43~44行:然后我们为最大轮廓确定最小边框


    48~50行:最后显示检测到的条形码

    正如你在下面的图片中所见,我们已经成功检测到了条形码:

    图6:成功检测到示例图像中的条形码

    下一部分,我们将尝试更多图像。

    成功的条形码检测

    要跟随这些结果,请使用文章下面的表单去下载本文的源码以及随带的图片。

    一旦有了代码和图像,打开一个终端来执行下面的命令:

    $ python detect_barcode.py --image images/barcode_02.jpg


    图7:使用OpenCV检测图像中的一个条形码

    检测椰油瓶子上的条形码没有问题。

    让我们试下另外一张图片:

    $ python detect_barcode.py --image images/barcode_03.jpg


    图8:使用计算机视觉检测图像中的一个条形码

    我们同样能够在上面的图片中找到条形码。

    关于食品的条形码检测已经足够了,书本上的条形码怎么样呢:

    $ python detect_barcode.py --image images/barcode_04.jpg


    图9:使用Python和OpenCV检测书本上的条形码

    没问题,再次通过。

    那包裹上的跟踪码呢?

    $ python detect_barcode.py --image images/barcode_05.jpg


    图10:使用计算机视觉和图像处理检测包裹上的条形码

    我们的算法再次成功检测到条形码。

    最后,我们再尝试一张图片,这个是我最爱的意大利面酱—饶氏自制伏特加酱(Rao’s Homemade Vodka Sauce):

    $ python detect_barcode.py --image images/barcode_06.jpg


    图11:使用Python和Opencv很容易检测条形码

    我们的算法又一次检测到条形码!

    总结

    这篇博文中,我们回顾了使用计算机视觉技术检测图像中条形码的必要步骤,使用Python编程语言和OpenCV库实现了我们的算法。

    算法概要如下:

    1. 计算x方向和y方向上的Scharr梯度幅值表示

    2. 将x-gradient减去y-gradient来显示条形码区域

    3. 模糊并二值化图像

    4. 对二值化图像应用闭运算内核

    5. 进行系列的腐蚀、膨胀

    6. 找到图像中的最大轮廓,大概便是条形码

    需要注意的是,该方法做了关于图像梯度表示的假设,因此只对水平条形码有效。

    如果你想实现一个更加鲁棒的条形码检测算法,你需要考虑图像的方向,或者更好的,应用机器学习技术如Haar级联或者HOG + Linear SVM去扫描图像条形码区域。

    源码下载:http://pan.baidu.com/s/1jGMfcBs


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  • 一两个星期之前,你如果在我跟前说起私服的事情,我大概会绕着你走,因为我对这个东西真的一窍不通。事实也正如此,开发同学曾不止一次的跟我说公司的私服版本太旧了,许多新的依赖编译之后不会从远程仓库自动缓存...
    一两个星期之前,你如果在我跟前说起私服的事情,我大概会绕着你走,因为我对这个东西真的一窍不通。事实上也正如此,开发同学曾不止一次的跟我说公司的私服版本太旧了,许多新的依赖编译之后不会从远程仓库自动缓存下来,然后每次就需要手动的上传,不方便极了。我听了之后,一方面确实因为各种忙碌没有抽开时间,但另一方面,则是每当打开私服面对着满屏的英文时,我都觉得眼前私服毕竟还能用,就不折腾了。

     

    直到偶然一个契机,在网上看到一篇介绍nexus3.x的文章,文章写得也比较清晰,我也有兴致细读下去,就这样,开启了我的nexus3私服之旅。

    开始我以为这个只是针对maven私服而存在的工具,后来才发现它所支持的,竟然将运维日常所面临的各种私服都包括了,这就极大的引发了我的钻研兴致,从maven私服的研究开始,一发不可收拾的,就又写出了一个nexus3系列教程,涵盖了安装,配置,maven私服,maven私服从2.x到3.x的迁移,docker私服,npm私服,yum私服,纵观全网络,大概也找不到一个人如此这般的,倾尽所有的,知无不言的,言无不尽的将nexus3作为一个系列写成文章的了。而现在,如果再有人与我说起私服的事情,至少我不会跑了,或许更想停下来了,,,哈哈。这就是付出学习所给人带来的心境上的转化!

    前言啰嗦几句,愿您在这个小系列中,学习愉快!

    想要查看本系列其他文章:请点此处跳转

    希望正在读这段话的你能够在这个小系列中获得自信以及喜悦!

    当我们运行前端项目的时候,常常在解决依赖的时候会加上一个参数npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org将源指定为淘宝的源,以期让速度加快起来,事实上这种的确能够让速度变快,但是长久来看,如果想真正的快速敏捷开发部署,搭建企业内部的私服,则会让速度更上一个台阶。

    搭建npm私服,我们依旧使用nexus3。

    与其他私服一样的,npm私服同样有三种类型:

    • hosted : 本地存储,即同 docker 官方仓库一样提供本地私服功能
    • proxy : 提供代理其他仓库的类型,如 docker 中央仓库
    • group : 组类型,实质作用是组合多个仓库为一个地址

    那么就来一个一个创建。

    1,创建blob存储。

    为其创建一个单独的存储空间。

    2,创建hosted类型的npm。

    • Name: 定义一个名称local-npm
    • Storage:Blob store,我们下拉选择前面创建好的专用blob:npm-hub。
    • Hosted:开发环境,我们运行重复发布,因此Delpoyment policy 我们选择Allow redeploy。这个很重要!

    3,创建一个proxy类型的npm仓库。

    其他的均是默认。

    整体配置截图如下:

    4,创建一个group类型的npm仓库。

    • Name:group-npm
    • Storage:选择专用的blob存储npm-hub。
    • group : 将左边可选的2个仓库,添加到右边的members下。

    整体配置截图如下:

    这些配置完成之后,就可以使用了。

    5,验证使用。

    新建一台环境干净的主机,安装好node环境。

    首先通过curl 192.168.106.10/a | sh安装好node环境。

    然后拷贝一份前端项目的源码。

    1,首先获取默认的仓库地址:

    1. [root@moban business_jsdweb]$npm config get registry
    2. https://registry.npmjs.org/

    2,配置为私服地址。

    从如下截图中查看(其实就是创建的组对外的地址)。

    通过如下命令配置:

    1. [root@moban business_jsdweb]$npm config set registry http://192.168.112.214:8081/repository/group-npm/
    2. [root@moban business_jsdweb]$npm config get registry
    3. http://192.168.112.214:8081/repository/group-npm/

    现在开始安装,安装之前先看一下组里的内容:

    可以看到还是空的。

    3,安装编译。

    1. npm install

    在编译的过程中,我们已经可以看看组里的变化了:

    安装完成,整个过程如下,可以看到一共花费了82秒

    1. [root@moban business_jsdweb]$npm install
    2.  
    3. > uglifyjs-webpack-plugin@0.4.6 postinstall /root/business_jsdweb/node_modules/webpack/node_modules/uglifyjs-webpack-plugin
    4. > node lib/post_install.js
    5.  
    6. npm WARN optional SKIPPING OPTIONAL DEPENDENCY: fsevents@1.2.4 (node_modules/fsevents):
    7. npm WARN notsup SKIPPING OPTIONAL DEPENDENCY: Unsupported platform for fsevents@1.2.4: wanted {"os":"darwin","arch":"any"} (current: {"os":"linux","arch":"x64"})
    8.  
    9. added 1216 packages from 717 contributors in 82.171s

    4,再一次安装编译。

    这里再准备一台环境干净的主机,然后进行一次编译安装,看看效果。

    编译之前,先将远程地址配置为我们自己的:

    1. [root@7-3 business_jsdweb]$npm config get registry
    2. https://registry.npmjs.org/
    3. [root@7-3 business_jsdweb]$npm config set registry http://192.168.112.214:8081/repository/group-npm/
    4. [root@7-3 business_jsdweb]$npm config get registry
    5. http://192.168.112.214:8081/repository/group-npm/

    然后编译,看效果:

    1. [root@7-3 business_jsdweb]$npm install
    2.  
    3. > uglifyjs-webpack-plugin@0.4.6 postinstall /root/business_jsdweb/node_modules/webpack/node_modules/uglifyjs-webpack-plugin
    4. > node lib/post_install.js
    5.  
    6. npm WARN optional SKIPPING OPTIONAL DEPENDENCY: fsevents@1.2.4 (node_modules/fsevents):
    7. npm WARN notsup SKIPPING OPTIONAL DEPENDENCY: Unsupported platform for fsevents@1.2.4: wanted {"os":"darwin","arch":"any"} (current: {"os":"linux","arch":"x64"})
    8.  
    9. added 1216 packages from 717 contributors in 31.693s

    可以看到,同样是全新的环境下,因为第一次已经将依赖从远程缓存到本地私服,那么在第二次安装编译的时候,用时31秒

    私服的重要性,以及便捷性,高下立见!

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/cheyunhua/p/10763370.html

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  • Prometric考试流程

    千次阅读 2007-04-18 23:38:00
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    2010-03-06 23:48:00
    但是从网络书店,和星期五,星期六去上海两家书店的情况看,感受到了需要学习的开发者的悲哀。 买书,首先想到的是网站,搜索一看,需要的书很少,我知道这种书应该是老外的比较多,我就收英文版本的,结果在中国...
  • 大娃读小学以来一直着中文课后班,断断续续也有两年多,直到这学期才停了。中文课后班是我们中国家长的毒药,...家长们自我安慰的想,把他们扔在一群中国孩子堆里,再辅之一个教繁体字的台湾老师,每个星期五天,...
  • wincap_stdio 2008

    2009-11-12 19:33:00
    WinPcap学习笔记2008年05月09日 星期五 下午 05:33这是学期的《网络编程实践》课,老师提供的学习文档。基本算比较基础的内容了。第三部分有一些源代码,发过来的时候我删掉了,都是WinPcap官方提供的文档...
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    千次阅读 2010-02-27 18:14:00
    2008年05月09日 星期五 下午 05:33这是学期的《网络编程实践》课,老师提供的学习文档。基本算比较基础的内容了。第三部分有一些源代码,发过来的时候我删掉了,都是WinPcap官方提供的文档里面的例子,官方...
  • 中文全称:星期一、星期二、星期三、星期四、星期五、星期六、星期日 2、修改代码,解决中文的星期标签中,汉字不能显示的问题。 3、修改代码,解决月份右键: 选择1~10月时,标题中仅显示一个汉字“一”、“二...
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  • 红皮书实例总结

    热门讨论 2017-07-23 09:14:00
     其实红皮书的个例子都是比较简单的,千万不要被它的外表吓着了,只要按着书的步骤一步一步来,认真地敲代码,注意中英文,还有一些对象属性等,一个例子下来还是比较容易的。只是我敲的时候太马虎,会出现一些...
  • 星期五终于搞定了DNN的安装了,下面就是对程序的一个熟悉过程。说句实话,刚开始用这个程序,我很彷徨,究竟我可以用它做出什么样的网站了,能不能达到我预期的效果,会不会让我半途而废,这些都是未知数。不过...
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空空如也

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