写一篇关于winds运行sscms的博客

时间: 2024-06-09 11:11:30 浏览: 12
Winds 是一个基于 Electron 框架开发的跨平台桌面应用程序,它可以帮助用户更加高效地管理他们的 RSS 订阅、播客和新闻源。而 Sscms 则是一个开源的 CMS 系统,它可以帮助用户快速搭建自己的博客网站。本文将会介绍如何在 Winds 中运行 Sscms。 ## 准备工作 在开始之前,我们需要先进行一些准备工作: 1. 安装 Node.js 和 npm。 2. 安装 Winds。 3. 下载 Sscms 的源代码并解压。 ## 安装依赖 在运行 Sscms 之前,我们需要先安装一些依赖。打开终端并进入 Sscms 的根目录,然后运行以下命令: ```bash npm install ``` 这会安装 Sscms 所需要的依赖。 ## 修改配置文件 在运行 Sscms 之前,我们需要先修改一些配置。在 Sscms 的根目录中,有一个名为 `config.js` 的文件,打开它并修改以下配置: ```javascript module.exports = { port: 3000, // 修改为任意未被占用的端口号 db: { host: 'localhost', port: 3306, user: 'root', // 修改为你的数据库用户名 password: '123456', // 修改为你的数据库密码 database: 'sscms' // 修改为你的数据库名称 } } ``` 将上述配置中的 `port`、`user`、`password` 和 `database` 分别修改为你所需的值。 ## 运行 Sscms 在终端中进入 Sscms 的根目录,并运行以下命令来启动 Sscms: ```bash npm run dev ``` 这会启动 Sscms 并监听你所设置的端口号。 ## 在 Winds 中打开 Sscms 现在我们已经成功启动了 Sscms,接下来我们需要在 Winds 中打开它。打开 Winds 并点击菜单栏中的 `View`,然后选择 `Toggle Developer Tools`。在打开的开发者工具窗口中,输入以下命令并按下回车: ```javascript window.api.openExternal('http://localhost:3000/') ``` 注意将上述命令中的 `http://localhost:3000/` 替换为你所设置的实际地址。 这样,Sscms 就会在 Winds 中以网页的形式打开了。 ## 总结 通过上述步骤,我们成功地在 Winds 中运行了 Sscms。如果你在使用 Winds 过程中遇到了任何问题,可以查看 Winds 的官方文档或者在社区中寻求帮助。

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global Winds; %风速 global g; %重力加速度 global kk; %仿真模型沙盘和实际区域的大小比例 global Xmax; global Ymax; global Dxy; global flag; global VX; global VY; global VZ; flag = 0; g = 9.8; %重力加速度 kk = 1/40; %仿真模型沙盘和实际区域的大小比例 %仿真的间隔 Dxy = 4; %仿真覆盖的海域范围 Xmax = 1000; Ymax = 1000; Start = 200; x = [Start:Dxy:Xmax]; Ymax2 = round(Ymax/2); y = [Start:Dxy:Ymax2]; [xo,yo]= meshgrid(x,y); z2 = zeros(size(x)); %海浪自身运动的波高 r = (3.5325*Winds^2.5)/1000; %海浪自身运动的波长 k = 2*g./(3*Winds^2); L = 2*pi./k; %周期T T = sqrt(2*pi*L/g); %波频率 w = sqrt(2/3)*g./T; t = 0; while(flag == 0) disp('the wind speed is');Winds t = t + 1; for i = 1:(Ymax2-Start)/Dxy+1 for j = 1:(Xmax-Start)/Dxy+1 %衰减系数 d = sqrt((xo(1,j)-0)^2 + (yo(1,j)-0)^2); alphas = exp(-0.07*d) - 0.18; z2(i,j) = alphas*r*cos(k*sqrt((xo(1,j)-0)^2 + (yo(1,j)-0)^2) - w*t); end end %显示局部效果 axes(handles.axes1); surfl(xo,yo,z2); axis([Start-50 Xmax+50 Start-50 Ymax2+50 -8 10]); shading interp; colormap([143/255,157/255,203/255]); alpha(0.75); lightangle(-30,90); view([VX,VY,VZ]); pause(0.1); %海浪自身运动的波长 k = 2*g/(3*Winds^2); Ls = 2*pi/k; set(handles.edit1,'String',num2str(Ls)); %计算得到海浪的参数指标 %海浪自身运动的波高 rs = (3.5325*Winds^2.5)/1000; set(handles.edit3,'String',num2str(rs)); %周期T T = sqrt(2*pi*L/g); %速度 c = g*T/(2*pi); set(handles.edit4,'String',num2str(c)); %波频率 w = sqrt(2/3)*g/T; set(handles.edit5,'String',num2str(w/2/pi)); end

import pandas as pd import datetime #将数据作存储并且设置前三列为合适的索引 df = pd.read_csv('wind.data',sep='\s+',parse_dates=[[0,1,2]]) #2061年?我们真的有这一年的数据?创建一个函数并用它去修复这个bug def fix_century(x): year = x.year - 100 if x.year>1999 else x.year return datetime.date(year,x.month,x.day) df['Yr_Mo_Dy'] = df['Yr_Mo_Dy'].apply(fix_century) #将日期设为索引,注意数据类型,应该是datetime64[ns] df['Yr_Mo_Dy'] = pd.to_datetime(df['Yr_Mo_Dy']) df = df.set_index('Yr_Mo_Dy') #对应每一个location,一共有多少数据值缺失 df.isnull().sum() #对应每一个location,一共有多少完整的数据值 df.shape[1] - df.isnull().sum() #对于全体数据,计算风速的平均值 df.mean().mean() #创建一个名为loc_stats的数据框去计算并存储每个location的风速最小值,最大值,平均值和标准差 loc_stats = pd.DataFrame() loc_stats['min'] = df.min() loc_stats['max'] = df.max() loc_stats['mean'] = df.mean() loc_stats['std'] = df.std() #创建一个名为day_stats的数据框去计算并存储所有天的风速最小值,最大值,平均值和标准差 day_stats = pd.DataFrame() day_stats['min'] = df.min(axis=1) day_stats['max'] = df.max(axis=1) day_stats['mean'] = df.mean(axis=1) day_stats['std'] = df.std(axis=1) #对于每一个location,计算一月份的平均风速 df['date'] = df.index df['year'] = df['date'].apply(lambda df: df.year) df['month'] = df['date'].apply(lambda df: df.month) df['day'] = df['date'].apply(lambda df: df.day) january_winds = df.query('month ==1') #query等同于df[df.month==1] january_winds.loc[:,'RPT':'MAL'].mean() #对于数据记录按照年为频率取样 df.query('month ==1 and day == 1') #对于数据记录按照月为频率取样 df.query('day == 1')

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