nodejs安装包，亲测可用，win7系统

go-cqhttp/node 基于 go-cqhttp 和 nodejs 的 qq 机器人 启动 在 下载对应平台的可执行文件, 放到 go-cqhttp 目录中 安装 nodejs 环境 (建议 12.0 以上版本), 根目录运行 npm install 安装依赖 运行 go-cqhttp/下载的文件, 根据提示填写 QQ 号和密码等信息, 参考文档 根目录运行 npm run dev 插件 配置插件 在 config.js 中配置的插件才会被加载, 并且需要在插件目录运行 npm install 安装依赖 // config.js module.exports = { plugin: { // key: 可以是 npm 包名, 也可以是相对路径 // value: 传给插件的配置对象 {} 'path-to-plugin': {}, }, } 内置插件

蛋甲 安装 请参见。 $ npm i egg-oracle --save 用法 启用插件 // {app_root}/config/plugin.js exports . oracle = { enable : true , package : 'egg-oracle' , } ; 应用程序中的oracle连接池附加 // {app_root}/app/service/my_service.js 'use strict' ; const Service = require ( 'egg' ) . Service ; class MyService extends Service { // example for getConnection async foo ( ) { const connection = await this . app . oracle .

节点综合 Synology NAS API的简单包装。 安装 $ npm install synology 用法 var Synology = require ( 'synology' ) ; var syno = new Synology ( { host : 'localhost' , user : 'mylogin' , password : 'mypassword' } ) ; syno . fileStation . upload ( { file : fs . createReadStream ( path . join ( __dirname , 'foo.txt' ) ) , dest_folder_path : '/home' } , function ( err , data ) { if ( err ) throw err ; co

Fullstack_project 客户和工作场所管理的应用程序开发练习。 特征 登录 查看客户 查看订单 添加客户 添加或删除客户的订单 向客户添加建筑物 跑步 使用说明 测试用户：testi 测试密码：testi 本地： npm install：安装依赖 npm start：运行应用程序 npm run dev：以开发模式运行服务器 npm build：生成用于生产的应用程序 工作时间追踪 功能不完整/进一步的开发思路 测验 发票功能 可以从前端编辑数据 后端安全检查 款式 在首页上使用GoogleMaps 日历 按目的地的时间和地点排列订单 错误修复

年预测 从获取地理位置的预报，和提供气象服务。 所有数据都是从此公开可用的不同API端点收集的。 在开始使用该模块之前，请先阅读！ 安装 $ npm i yr-forecast 用法 获取位置预测 这将返回一个位置的完整预测，即一个为期9天的带有多个参数的预测。 参数为温度，风速，风向，压力，降水，多云，雾，低云，中云，高云和湿度。 例子 const yr = require ( 'yr-forecast' ) const lat = 59.2667259 const lon = 10.4045301 const forecast = await yr . getForecast ( lat , lon ) 退货 [ { " from " : " 2020-05-17T18:00:00.000Z " , " instant " : { " air_pre

Vue.js devtools是基于google chrome（谷歌）浏览器的一款调试vue.js应用的开发者浏览器扩展 内涵vue.js.devTools插件 及其安装方法 手动加载到chrome浏览器的扩展程序中

知勤者笔记（https://www.zhiqinzhe.com）可以免费获取本人在CSDN和其他平台上传的资源（或下载地址）；

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在本文中，我们将制定并彻底讨论概率贝叶斯分类算法及其在Node.JS和JavaScript中的实现，这些算法可主动用于检测和定位包含潜在垃圾邮件和其他未经请求的数据的邮件。