linux下安装和配置node环境_王者不醉的博客-程序员宝宝

技术标签: node  Linux  运维  

前言

Node.js 是运行在服务端的 JavaScript。
Node.js 是一个基于Chrome JavaScript 运行时建立的一个平台。

Node.js是一个事件驱动I/O服务端JavaScript环境,基于Google的V8引擎,V8引擎执行Javascript的速度非常快,性能非常好

一、node.js是什么?

Node.js 是运行在服务端的 JavaScript。
Node.js 是一个基于Chrome JavaScript 运行时建立的一个平台。

Node.js是一个事件驱动I/O服务端JavaScript环境,基于Google的V8引擎,V8引擎执行Javascript的速度非常快,性能非常好

二、安装配置node

查看自己linux装的多少位系统,下载对应的版本

[[email protected] jar]# getconf LONG_BIT
64
[[email protected] jar]# uname -a
Linux temp 3.10.0-514.el7.x86_64 #1 SMP Tue Nov 22 16:42:41 UTC 2016 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
[[email protected] jar]# 

node中文网站:https://nodejs.org/zh-cn/download/releases/
在这里插入图片描述
我这里用的是node12版本
在这里插入图片描述
下载node,js
在这里插入图片描述
解压:

tar -zxvf node-v12.12.0-linux-x64.tar.gz

添加环境变量:
修改环境变量文件

vim  /etc/profile

讲下面内容添加到profile文件最下面

NODE_HOME=/mftcc/mftcc-plt/node-v12.12.0-linux-x64  
PATH=$PATH:$NODE_HOME/bin
NODE_PATH=$NODE_HOME/lib/node_modules
export PATH NODE_HOME NODE_PATH

添加完执行以下命令是变量生效

source /etc/profile

修改后查看环境变量

echo $PATH

在这里插入图片描述
设置软连接,使node在任何地方都能使用

ln -s /mftcc/mftcc-plt/node-v12.12.0-linux-x64/bin/node /usr/local/bin/node 
ln -s /mftcc/mftcc-plt/node-v12.12.0-linux-x64/bin/npm /usr/local/bin/npm

在这里插入图片描述
验证是否安装成功:

node -v

在这里插入图片描述

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接:https://blog.csdn.net/jslong66/article/details/116270431

智能推荐

从CVPR2013看计算机视觉研究的三个趋势_necrazy的博客-程序员宝宝

tombone‘s blog 最近一直在update关于CVPR2013的感受,今天,他在博客中分享了 [CVPR 2013] Three Trending Computer Vision Research Areas。我没机会参加这样的盛会,但是通过浏览今年CVPR录用文章的列表,以及最近几年顶级会议文章的趋势,根据他总结的三个趋势,我也谈谈我的看法。1) RGB-D 数据的

Flink:watermark_flink watermark_没有文化,啥也不会的博客-程序员宝宝

三种时间概念在谈watermark之前,首先需要了解flink的三种时间概念。在flink中,有三种时间戳概念:Event Time 、Processing Time 和 Ingestion Time。其中watermark只对Event Time类型的时间戳有用。这三种时间概念分别表示:Processing time处理时间,指执行算子操作的机器的当前时间。当基于处理时间运行时,所有关于时间的操作(如时间窗口)都将使用执行算子操作的机器的本地时间。例如,当时间窗口为一小时时,如果应用程序在9:

如何爬取王者荣耀高清壁纸(详细分析教程)_http//shp路qpic._极值小白的博客-程序员宝宝

1、准备工作 Python 3.7 Python安装有requests模块 王者荣耀官网地址:https://pvp.qq.com/web201605/wallpaper.shtml###2、网站分析 由于现在的电脑分辨率基本都是1920x1080,所以这里以此分辨率作为例子 2.1、首先我们分析同一图片,不同分辨率的图片,我们对比他们的...

Service Broker 概述_service broker_小_爱的博客-程序员宝宝

ServiceBroker(简称SSB)是基于数据库引擎提供的一个强大的异步编程模型,通过ServiceBroker,开发人员无需编写复杂的通信和消息程序,即可在数据库实例之间完成高效可靠的异步通信。Service Broker具有如下特点:1  数据库集成完全基于数据库引擎,无需任何开发。对象和数据也存储于数据库中,可以应用标准的数据维护方法(例如备份/还原数据)。2  自动激活

随便推点

PyQt5基本控件详解之QFontDialog(十五)_pyqt中qfront函数_李肖遥的博客-程序员宝宝

QFontDialog前言QFontDialog控件是一个常用的字体选择对话框,可以让用户选择所显示文本的字号大小,样式和格式,QFontDialog是QDialog控件对话框的一部分,使用QFontDialog类的静态方法getFont(),可以从字体选择对话框中选择文本的显示字号大小样式和格式实例:QFontDialog的使用import sysfrom PyQt5.QtCore import *from PyQt5.QtWidgets import *from PyQt5.QtGui

单目深度估计论文(6)— Unsupervised learning of depth and ego-motion from video (CVPR 2017)_XiaoMin@的博客-程序员宝宝

利用视频进行无监督单目深度估计[1] Zhou T, Brown M, Snavely N, et al. Unsupervised learning of depth and ego-motion from video[C]. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2017: 1851-1858.

【Python】报错解决:ERROR: Cannot determine archive format of C:\Users\mi\AppData\pip-req-build-4c95oodf_程序员june的博客-程序员宝宝

lz今天用pycharm下的Terminal敲入 pip install cssselect i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple出现: ERROR: Cannot unpack file C:\Users\lala\AppData\Local\Temp\pip-unpack-muu6zi__\simple.htm (downloaded from C:\Users\lala\AppData\Local\Temp\pip-req-build-cbsjo..

机器学习中的异常值检测和处理_Backcanhave7的博客-程序员宝宝

1 什么是异常值?在机器学习中,异常检测和处理是一个比较小的分支,或者说,是机器学习的一个副产物,因为在一般的预测问题中,模型通常是对整体样本数据结构的一种表达方式,这种表达方式通常抓住的是整体样本一般性的性质,而那些在这些性质上表现完全与整体样本不一致的点,我们就称其为****异常点,通常异常点在预测问题中是不受开发者欢迎的,因为预测问题通产关注的是整体样本的性质,而异常点的生成机制与整体样...

Matplotlib 只部分显示x轴的刻标和设置主从坐标轴_matplotlib只显示坐标轴_Alex抱着爆米花的博客-程序员宝宝

1 解决通过引入import matplotlib.ticker as ticker2 设置 plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(20))MultipleLocator里面的值是间隔多少个显示import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.ticker as tickerdef plt_data(sz50_q,stock_q): # 画出真实数据和预测数据

随机梯度下降算法的Python实现_随机梯度下降算法python_Backcanhave7的博客-程序员宝宝

当用于训练的数据量非常大时,批量梯度下降算法变得不再适用(此时其速度会非常慢),为解决这个问题,人们又想出了随机梯度下降算法。随机梯度下降算法的核心思想并没有变,它仍是基于梯度,通过对目标函数中的参数不断迭代更新,使得目标函数逐渐靠近最小值。具体代码实现如下:先导入要用到的各种包:%matplotlib notebookimport pandas as pdimport matp...

推荐文章

热门文章

相关标签