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解决npm publish的404/403和配置警告全记录执行该命令发现这个问题，于是带着问题去问了AI，说是需要去配置npm token404-可能是没有登录

安装node.js，使用vue的准备环境本文来自2024最新版Node.js下载安装及环境配置教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了_node.js安装教程-CSDN博客

Mac 用户对于不同前端项目自动配置 node 版版本作为前端开发者，你是否遇到过这样的困境：A项目依赖Node v16，B项目却要求Node v18，全局切换版本时各种报错，甚至导致项目无法运行？在Mac环境下，nvm（Node Version Manager）就是解决这类问题的终极方案——它能让你在同一台设备上轻松管理多个Node版本，实现项目级版本隔离，彻底告别版本冲突烦恼。本文就为你详解nvm的核心价值、完整安装流程、高频使用技巧及避坑指南。

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Node.js 编程实战：深入掌握异步性能优化Node.js 以事件驱动和非阻塞 I/O 闻名，是构建高并发服务器的理想选择。但这并不意味着所有异步代码都能自动获得最佳性能。许多开发者在实际项目中忽视了异步性能的关键点，导致 Node.js 应用出现延迟增加、吞吐量降低甚至阻塞事件循环的问题。

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Node.js 编程实战：创建 HTTP/HTTPS 服务器全解析Node.js 的核心能力之一就是快速创建高性能的服务器。通过内置的 http 和 https 模块，你可以在几行代码内搭建功能完善的 Web 服务。本文将系统讲解如何在 Node.js 中创建 HTTP 与 HTTPS 服务器，包括基础用法、请求处理、HTTPS 证书配置，以及性能与安全优化实践。

从零学习Node.js框架Koa 【七】Koa实战：构建企业级邮箱验证注册系统从零学习Node.js框架Koa 【一】 Koa 初探从环境搭建到第一个应用程序从零学习Node.js框架Koa 【二】Koa 核心机制解析：中间件与 Context 的深度理解从零学习Node.js框架Koa 【三】Koa路由与静态资源管理：处理请求与响应从零学习Node.js框架Koa 【四】Koa 与数据库（MySQL）连接，实现CRUD操作从零学习Node.js框架Koa 【五】Koa鉴权全解析：JWT+Redis构建安全认证系统从零学习Node.js框架Koa 【六】Koa文件上传下载

python+springboot+django/flask基于深度学习的音乐推荐系统功能介绍 Django基于深度学习的音乐推荐系统是结合Django框架与深度学习技术，为用户提供个性化音乐推荐服务的Web应用系统。以下是对该系统的详细介绍：一、系统背景与意义随着数字音乐时代的到来，人们可以轻松访问数百万首歌曲。然而，如何在海量音乐中找到自己喜欢的音乐成为了一个挑战。基于Django框架和深度学习的音乐推荐系统正是为了解决这一问题而诞生。该系统通过深度学习技术分析用户的历史行为和偏好，为用户提供个性化的音乐推荐服务，提升用户体验和满意度。二、系统架构与技术选型后端框架：采用Dja

python+springboot+django/flask基于深度学习的淘宝用户购物可视化与行为预测系统Django基于深度学习的淘宝用户购物可视化与行为预测系统介绍一、系统开发背景与意义在数字经济与电商行业高速发展的背景下，传统商品销售行业面临数据处理滞后、决策缺乏科学依据等挑战。企业依赖人工统计与经验判断的方式，难以应对海量交易数据带来的复杂性，导致资源配置效率低下、市场竞争力下降。本系统基于Python、Django框架与深度学习技术，构建了一个集数据采集、分析、预测与可视化于一体的智能平台，旨在通过自动化技术提升运营效率，为商家提供精准的市场洞察与决策支持。系统融合了大数据处理、机器学习与可视

如何从Axios平滑迁移到AlovaAlova 是一个请求工具集，它可以配合axios、fetch等请求工具实现高效的接口集成，是用来优化接口集成体验的。此外，它还能提供一些 Axios 不具备的便利功能，比如：

python+django/flask+vue基于spark的西南天气数据的分析与应用系统系统功能数据采集与清洗：系统通过爬虫技术从多个天气预报网站抓取西南地区的实时天气数据，并通过Spark SQL对数据进行并行计算，提取关键气象指标，并进行多维度分析，如空气质量、降水量、风速等。数据处理与分析：系统利用Spark对天气数据进行分布式存储与处理，通过数据分析，实时展示西南地区的空气质量、温度变化、降水量、风速与风向等天气指标。数据可视化展示：系统通过Echarts库实现天气数据的可视化展示，为用户提供直观的天气趋势图。用户可以在平台中注册、登录并查看最新的天气信息。用户与管理员功能：

python+springboot+django/flask基于深度学习的旅游推荐系统系统背景与意义随着互联网技术的快速发展和人们生活水平的提高，旅游已成为大众生活中不可或缺的一部分。然而，面对海量的旅游信息和复杂的景点选择，用户往往难以快速找到符合自身需求的旅游目的地。因此，设计并实现一个基于深度学习的旅游推荐系统具有重要的现实意义。该系统能够整合景点信息、旅游资讯和用户个性化需求，为用户提供智能化的旅游推荐服务，帮助用户更便捷地规划旅行，同时为旅游行业提供信息化解决方案，推动旅游资源的数字化转型与可持续发展。二、系统架构与技术选型后端框架：采用Django框架进行开发。Djang

python+django/flask+vue基于深度学习的家庭用电量预测模型研究系统功能介绍 Python基于深度学习的家庭用电量预测模型研究，旨在通过深度学习算法对家庭用电数据进行建模和分析，以准确预测未来用电趋势，为家庭用户提供智能化的用电管理解决方案。以下是对该研究的详细介绍：一、研究背景与意义随着家庭用电需求的日益增长，精准预测用电量对于能源管理与成本控制具有重要意义。通过预测家庭用电量，用户可以更好地规划用电行为，降低能源消耗，实现节能减排的目标。同时，对于电力公司而言，准确的用电量预测有助于优化电力调度，提高电网的稳定性和运行效率。二、研究目标与内容 1. 设计目标：建

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项目知识——Node.js、 nodemailer、process.env、 SMTP这是一个完整的邮件发送系统的技术栈：Node.js 是舞台，nodemailer 是演员，SMTP 是邮局，process.env 是保密配方。

Windows 下使用 nvm 安装与管理 Node.js（完整指南）目录一、准备工作1. 卸载已有的 Node.js（重要！）二、下载并安装 nvm-windows1. 访问官方 GitHub 仓库

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项目知识——“Node.js 让 JavaScript 摆脱了只能运行在浏览器中的限制HTTP 服务器就是一个持续运行的程序，它：监听网络端口（通常是 80 或 443）接收浏览器发来的 HTTP 请求（如访问网页、提交表单）

使用nvm管理node多版本使用win+r打开命令符窗口，输入node -v，并且查看输出的信息：如果有版本号的话，说明本地环境已经安装过node.js了，接下来我们需要看一下nvm的环境。检查nvm的环境，如果有版本号，则说明nvm的环境也是成功的。检查的环境之后会出现下面几种情况： 1、nvm和node都没安装 2、nvm安装node没安装 3、nvm安装node安装 4、nvm没安装node安装上面最麻烦的是第四种情况，则需要卸载node的安装包，卸载关于node的所有的信息。

python+django/flask+vue的智能房价分析与预测系统核心功能模块用户功能模块个人中心：管理基本信息、修改密码、设置账号权限。数据查询：多条件组合筛选房源（如区域、面积、价格区间），支持分页展示与排序。预测服务：输入房源特征（面积、房龄、地段），输出预测房价及95%置信区间（如“预测房价:580万元,置信区间[550万,610万]”），展示关键特征贡献度（如“面积增加10㎡,房价预计增加30万元”）。收藏与评论：保存感兴趣房源，发布与管理评论（支持编辑、删除）。管理员功能模块用户管理：增删改查用户信息，分配角色权限（如普通用户、管理员）。数据

python+django/flask+vue的购物管理系统功能介绍基于Python的购物管理系统介绍基于Python的购物管理系统是一款高效、灵活的轻量级应用，适用于个人、小型商家或电商初创团队，可实现商品管理、库存跟踪、订单处理、用户交互及数据分析等核心功能。Python凭借其简洁的语法、丰富的生态库（如Django/Flask框架、Pandas数据分析库）和跨平台特性，成为开发此类系统的理想选择。一、系统核心功能模块商品管理模块商品信息录入：支持手动添加或批量导入商品数据（如名称、价格、库存、分类、图片等），通过CSV/Excel文件实现快速初始化

python+springboot+django/flask基于数据挖掘的高考志愿推荐系统功能介绍 Django基于数据挖掘的高考志愿推荐系统是一个结合先进数据挖掘技术与Django框架优势，为考生提供个性化、科学化志愿填报建议的智能化平台，以下是对该系统的详细介绍：一、系统背景与意义高考志愿填报是每位高考生必须面对的重要环节，它直接关系到考生的未来学习和职业发展。然而，由于高考志愿的复杂性和多样性，很多考生在填报志愿时感到困惑和迷茫。传统的志愿填报方式主要依赖学校老师的经验、招生简章和家长的经验判断，存在信息获取不全面、分析不精准等问题。因此，开发一个基于Django的Python高考志

python+springboot+django/flask基于用户评论主题挖掘的旅游景点推荐系统功能介绍 Django基于用户评论主题挖掘的旅游景点推荐系统是一套融合自然语言处理与数据挖掘技术的智能化旅游服务平台，它通过深度分析用户评论，为用户提供个性化的旅游景点推荐，同时帮助管理员优化景点管理和营销策略。以下是对该系统的详细介绍：一、系统背景与意义随着旅游业的蓬勃发展和移动互联网的普及，越来越多的游客习惯在旅游平台上分享自己的游玩体验和感受。这些用户生成的评论数据已成为其他潜在游客做出旅游决策的重要参考依据。然而，面对海量的景点信息和纷繁复杂的用户评论，游客往往难以快速筛选出真正符合自身需求和