yum 卸载nodejs
时间: 2023-12-02 11:42:28 浏览: 126
以下是使用yum卸载nodejs的步骤：
1.使用以下命令查看已安装的nodejs版本：
```shell
rpm -qa | grep nodejs
```
2.使用以下命令卸载nodejs及其相关包：
```shell
yum remove nodejs
```
3.使用以下命令确认nodejs是否已被卸载：
```shell
rpm -qa | grep nodejs
```
相关问题
卸载 nodejs
### 彻底卸载 Node.js 及其相关配置文件
为了确保 Node.js 能够被完全移除，包括所有的配置文件和残留数据，可以按照以下方法操作：
对于 Linux 系统而言，在 CentOS 7 中要彻底清除 Node.js 的运行环境以及任何可能存在的残留文件，应当执行一系列命令来定位并删除这些组件。这不仅涉及到了解压包所在的默认路径下的文件夹清理工作，还需要考虑到全局安装模块的位置。
#### 对于Linux系统(CentOS为例)
- 需要在终端依次输入指令访问特定目录，并从中移除指定名称的文件夹[^1]：
```bash
sudo rm -rf /usr/local/lib/node*
sudo rm -rf /usr/local/include/node*
```
上述两条语句分别用于清空 `/usr/local/lib` 和 `/usr/local/include` 下面有关 `node` 或者带有 `node_` 前缀的内容，从而达到去除核心库及其头文件的效果。
另外，还需注意可能存在其他位置存储着由 npm 全局安装的应用程序或者依赖项，比如常见的有 `/usr/local/bin/` 目录下可能会存在一些软链接指向已安装工具的实际可执行文件；因此建议也对该处进行适当处理[^2]：
```bash
sudo rm -rf /usr/local/bin/npm
sudo rm -rf /usr/local/bin/npx
```
最后一步则是确认通过包管理器（如 yum/apt-get）安装过的版本是否已被成功卸载，如果之前确实是以这种方式获取到软件，则应再次利用相应的命令完成最终清理过程：
```bash
yum remove nodejs
```
此条命令适用于基于 Red Hat 的发行版，像 CentOS 就属于此类情况之一。而对于 Debian 类型的操作系统则需替换为 apt-get 方式来进行相同目的的操作。
#### Windows平台上的做法略有不同
针对Windows操作系统中的Node.js卸载流程，除了常规地前往【控制面板】-> 【程序和功能】列表里找到对应项目点击「卸载」按钮之外，还应该手动排查是否有额外留下来的缓存或是临时文件未被一并带走[^3]。具体来说就是浏览 C:\Users\[用户名]\AppData\Roaming\npm 以及同级目录下的 .npm 文件夹，还有前面提到过的 cache, global 等潜在藏匿点，将其全部予以删除即可实现较为完整的清除效果。
linux卸载nodejs
### 如何在 Linux 系统上卸载 Node.js
在 Linux 上卸载 Node.js 可以通过多种方法实现，具体取决于最初安装的方式。如果之前是通过包管理器或者源码编译方式安装，则需要采取不同的策略来彻底移除。
#### 使用包管理器卸载
如果是通过 `apt` 或者 `yum` 这样的包管理器安装的 Node.js，可以运行以下命令：
对于基于 Debian 的系统（如 Ubuntu），执行：
```bash
sudo apt-get remove --purge nodejs
```
对于基于 Red Hat 的系统（如 CentOS），执行：
```bash
sudo yum remove nodejs
```
这些命令会删除由包管理器安装的核心组件以及关联的配置文件[^2]。
#### 手动卸载 Node.js
当 Node.js 是手动解压到某个目录下安装时，可以通过直接删除其所在路径完成清理工作。通常情况下，Node.js 文件会被放置于 `/usr/local/` 下面。此时可采用如下指令清除残留数据：
```bash
sudo rm -rf /usr/local/bin/node \
/usr/local/lib/dtrace/node.d \
/usr/local/include/node \
/usr/local/share/man/man1/node* \
/usr/local/lib/node_modules
```
上述操作能够有效去除大部分已知位置中的节点模块及其附属文档等内容。
另外需要注意的是，在某些特殊场景里仅靠简单地删掉几个主要部分可能还不够全面；为了确保没有任何遗漏之处，建议还应该检查环境变量 PATH 设置是否存在指向旧版 Node.js 路径的情况，并做相应调整或删除处理。
最后提醒一下，不当的操作可能导致系统不稳定或者其他软件无法正常运作等问题因此要谨慎行事[^1]。
```python
import os
print(os.getenv('PATH'))
```
此段 Python 代码可以帮助查看当前系统的 PATH 配置情况以便进一步确认是否有涉及已被删除之 Node.js 版本的信息存在其中需加以修正。
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基于ASP的深度学习网站导航系统功能详解
从给定文件中我们可以提取以下IT知识点：
### 标题知识点
#### "ASP系统篇"
- **ASP技术介绍**：ASP（Active Server Pages）是一种服务器端的脚本环境，用于创建动态交互式网页。ASP允许开发者将HTML网页与服务器端脚本结合，使用VBScript或JavaScript等语言编写代码，以实现网页内容的动态生成。
- **ASP技术特点**：ASP适用于小型到中型的项目开发，它可以与数据库紧密集成，如Microsoft的Access和SQL Server。ASP支持多种组件和COM（Component Object Model）对象，使得开发者能够实现复杂的业务逻辑。
#### "深度学习网址导航系统"
- **深度学习概念**：深度学习是机器学习的一个分支，通过构建深层的神经网络来模拟人类大脑的工作方式，以实现对数据的高级抽象和学习。
- **系统功能与深度学习的关系**：该标题可能意味着系统在进行网站分类、搜索优化、内容审核等方面采用了深度学习技术，以提供更智能、自动化的服务。然而，根据描述内容，实际上系统并没有直接使用深度学习技术，而是提供了一个传统的网址导航服务，可能是命名上的噱头。
### 描述知识点
#### "全后台化管理，操作简单"
- **后台管理系统的功能**：后台管理系统允许网站管理员通过Web界面执行管理任务，如内容更新、用户管理等。它通常要求界面友好，操作简便，以适应不同技术水平的用户。
#### "栏目无限分类，自由添加，排序，设定是否前台显示"
- **动态网站结构设计**：这意味着网站结构具有高度的灵活性，支持创建无限层级的分类，允许管理员自由地添加、排序和设置分类的显示属性。这种设计通常需要数据库支持动态生成内容。
#### "各大搜索和站内搜索随意切换"
- **搜索引擎集成**：网站可能集成了外部搜索引擎（如Google、Bing）和内部搜索引擎功能，让用户能够方便地从不同来源获取信息。
#### "网站在线提交、审阅、编辑、删除"
- **内容管理系统的功能**：该系统提供了一个内容管理平台，允许用户在线提交内容，由管理员进行审阅、编辑和删除操作。
#### "站点相关信息后台动态配置"
- **动态配置机制**：网站允许管理员通过后台系统动态调整各种配置信息，如网站设置、参数调整等，从而实现快速的网站维护和更新。
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- **网站收录和审核机制**：该系统提供了一套自助收录流程，允许其他网站提交申请，由管理员进行后台审核，决定是否收录。
#### "网站广告在线发布"
- **广告管理功能**：网站允许管理员在线发布和管理网站广告位，以实现商业变现。
#### "自动生成静态页 ver2.4.5"
- **动态与静态内容**：系统支持动态内容的生成，同时也提供了静态页面的生成机制，这可能有助于提高网站加载速度和搜索引擎优化。
#### "重写后台网址分类管理"
- **系统优化与重构**：提到了后台网址分类管理功能的重写，这可能意味着系统进行了一次重要的更新，以修复前一个版本的错误，并提高性能。
### 标签知识点
#### "ASP web 源代码 源码"
- **ASP程序开发**：标签表明这是一个ASP语言编写的网站源代码，可能是一个开源项目，供开发者下载、研究或部署到自己的服务器上。
### 压缩包子文件名称列表知识点
#### "深度学习(asp)网址导航程序"
- **文件内容和类型**：文件列表中提到的“深度学习(asp)网址导航程序”表明这是一个ASP语言编写的网址导航系统程序，可能包含了系统安装和配置需要的所有源文件。
通过以上分析，我们可以得出这个ASP系统是一个传统的网址导航系统，以后台管理为核心功能，并没有实际运用到深度学习技术。系统的主要功能包括对网站内容、分类、搜索引擎、广告位、以及其他网站相关信息的管理。它可能还提供了一个平台，供用户提交网址，供管理员审核并收录到导航中。源代码可能以ASP语言编写，并在文件中包含了所有必要的程序文件。
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- 引用[2]：详细解释了注意力机制的计算复杂度，包括QK转置的复杂度为O(N²d)，内存需求为N² + Nd。
- 引用[3]：提到原始注意力机制的时间复杂度为O(n²d)，并讨论了优化方法如稀疏注意力和线性注意力。
- 引用[4]：涉及多头注意力的未来趋势，但没有直接给出计算方法。
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