vscode如何创建vue带router和vuex
时间: 2025-02-05 22:11:07 浏览: 44
要在Visual Studio Code (VSCode) 中创建一个Vue.js应用，并集成Vue Router和Vuex，你需要按照以下步骤操作：
1. **安装项目依赖**
- 打开VSCode并初始化一个新的Vue项目，你可以选择使用`vue create`命令行工具，或者通过Volar插件、Vue CLI 或手动配置。
```sh
# 使用Vue CLI
vue create my-project-name
# 或者使用Volar插件（适合已经有项目的情况）
npm install -D @volar/vue
```
2. **安装Vue Router和Vuex**
- 在项目目录下打开终端，运行`npm install`或`yarn add`命令安装它们。
```sh
npm install vue-router vuex --save
```
3. **设置路由模块**
- 在`src/router`文件夹下创建`index.ts`（或`.js`），配置你的路由规则。例如：
```javascript
import { createRouter, createWebHistory } from 'vue-router';
import Home from './views/Home.vue';
// 添加其他页面...
const routes = [
{
path: '/',
name: 'Home',
component: Home,
},
// ...更多路由配置
];
const router = createRouter({
history: createWebHistory(process.env.BASE_URL),
routes
});
export default router;
```
4. **配置Vuex store**
- 在`src/store`文件夹下创建`store.js`，初始化状态管理。例如：
```javascript
import Vue from 'vue';
import Vuex from 'vuex';
Vue.use(Vuex);
export default new Vuex.Store({
state: {},
mutations: {},
actions: {},
getters: {}
});
```
5. **在组件中导入并使用**
- 在需要使用路由和Vuex的地方，如`main.ts`或者`App.vue`，导入并注入`router`和`store`。
6. **启动服务**
- 完成上述步骤后，可以在`main.ts`或`scripts`下的`dev`或`serve`脚本中运行你的应用：
```javascript
import { createApp } from 'vue';
import App from './App.vue';
import router from './router';
import store from './store';
createApp(App)
.use(store)
.use(router)
.mount('#app');
```
7.
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车牌检测是计算机视觉领域的一个重要应用，尤其在智能交通系统、监控视频分析以及车辆管理等方面具有广泛的应用。CCPD2019车牌数据集是专为车牌检测任务设计的数据集，包含了大量的实际场景中拍摄的车辆图片及其对应的标注信息，这些标注信息以YOLO（You Only Look Once）格式提供。
YOLO是一种流行的目标检测算法，因其速度和准确性相结合而受到广泛欢迎。在YOLO算法中，整个图像被一次性通过网络进行处理，同时预测出多个边界框和这些框所属的类别。YOLO将目标检测任务视为一个回归问题，直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射，与其他基于区域的方法相比，YOLO在速度上有很大的优势，可以实现实时检测。
YOLO格式标签是一种特殊的标注格式，它提供了用于训练和验证模型的数据。这些标签通常包含每个目标的类别以及它的位置信息，通常在一张图片的标注文件中，对于每一个检测到的车辆，都会有一个对应的标注行，标注行中包含了该车辆车牌的位置、大小和类别信息。通常这些信息包括：标注物体在原图中的中心点坐标（x,y）、宽度、高度以及类别ID。
使用CCPD2019车牌数据集，研究人员和工程师可以进行深度学习模型的训练，特别是基于YOLO算法的车牌检测模型。数据集中的图片是精心挑选的，包含了各种光照条件、不同角度和遮挡情况下的车牌图像，这对于提高模型在现实世界中检测的准确性和鲁棒性至关重要。
在深度学习中，训练模型需要大量的标注数据。一个高质量的数据集对于模型能否成功学习到目标检测中的关键特征是至关重要的。CCPD2019车牌数据集提供的10000张图片以及它们的YOLO格式标签，能够为模型提供充足的训练材料。这些标签通常都是由人工仔细标注，确保了标注的质量和准确性。
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【精准温度测量与HP303B校准】：掌握这些高级技巧，提升测量准确性
# 摘要
本文系统地探讨了精准温度测量的科学原理，并对HP303B温度传感器的特性、技术参数、校准准备和校准步骤进行了详细介绍。文章进一步讨论了提
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