mac 下node,yarn安装及版本切换】的更多相关文章

网上方法,自己总结:亲测可行! 一.JDK环境配置.版本切换: 通过命令’jdk6′, ‘jdk7′,’jdk8’轻松切换到对应的Java版本: 1.首先安装所有的JDk:* Mac自带了的JDK6,安装在目录:/System/Library/Java/JavaVirtualMachines/1.6.0.jdk/下.* JDK7,JDK8则需要自己到Oracle官网下载安装对应的版本.自己安装的JDK默认路径为:/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0…
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安装: 访问 http://nodejs.org/ 进入官网,下载 Mac 版本的 node.js,双击打开安装即可. 通过终端输入命令 node -v 验证 node 是否安装正确:npm -v 验证 npm 是否安装正确. 卸载: 输入如下命令即可完成. sudo rm -rf /usr/local/{bin/{node,npm},lib/node_modules/npm,lib/node,share/man/*/node.*}…
node安装 https://nodejs.org/en/download/ 到官网下载指定版本 安装node的管理工具 sudo npm install -g n //安装n sudo n 8.9.x //指定node版本,替换老版本 n stable //升级node到最新稳定版 安装 yarn sudo npm i -g yarn yarn 或者 yarn install //安装所有的依赖包 yarn add [package]@[version] //添加一个依赖包 yarn remo…
每次接触一个新的知识之前我都抱有恐惧之心,因为总认为自己没有接触到的知识都很高大上,比如上篇介绍到的Hadoop的安装与使用与本篇要介绍的Spark,其实在自己真正琢磨以后才发现本以为高大上的知识其实也不过如此. 由于Spark是最新火起来的处理大数据的框架,国内教程资源少之甚少,所以本篇文章是本人在看了Spark官网的快速入门教程后总结下来的经验,由于Spark同Hadoop一样可以运行在多种模式下,而本人又比较穷只有一台电脑,所以本篇文章为大家介绍如何在mac系统的本地模式下安装Spark以…
Mac下anaconda的安装和基本使用 安装 在conda官网下载安装conda. 打开terminal输入conda -V,回车显示conda的版本说明安装成功. 将conda更新到最新版本 conda update conda可将conda更新到最新版本. 查看已存在的虚拟环境 conda env list可查看已存在的虚拟环境. 这些虚拟环境都存储在Anaconda根目录下的env文件夹中. 创建一个虚拟环境 conda create -n env_name python=python_…
安装:brew cask install java8 如果存在多个java,可以设置JAVA_HOME指定java版本 打开终端,执行/usr/libexec/java_home -V 查看MAC下JDK默认安装路径,如图显示安装了两个版本.使用brew cask install java8安装,默认是最新版本 升级java:每次自动安装最新版本 brew cask install java8 brew cask install java将会安装最新版本的java11…
mac下sublime text3安装SFTP 1.shift+command+p进入控制面板 2.输入install进入程序安装界面选择需要安装的插件(SFTP) 3.直接进行安装(需要联网) 4.重新启动sublime SFTP连接配置: 1.选择File选项 2.选择SFTP/FTP选项 3.选择Setup Server 4.按照说明进行配置…
转自:mac 下用 brew 安装mongodb 经过这位仁兄的文章指导,终于连上了mongodb. 启动mongo数据库,就是打开一个终端sudo mongod,然后打开另一个终端sudo mongo.也会如上图所示. 然后可以去执行一些insert或save操作,例如:MongoDB数据插入insert和save操作…
mac下的mongodb安装主要有两种方式,一是手工安装,需在官网下载源文件,二是通过homebrew,至于homebrew不做介绍.既然是Mac系统下,我认为直接通过homebrew安装最好,省事还简洁. 1.brew updata(前提是mac已经安装好homebrew) 2.brew install mongodb 参考1官网中还有两种安装方式,自行参考. 3.# 创建/data/db目录,默认在系统根目录下创建data/db文件夹 sudo mkdir -p /data/db # 设置/…