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chu-dblab/Prediction-UI

2022gsat
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薪資導向落點建議-UI

落點分析後端運算

本專案只有網頁介面,需以另一個後端API專案配合

PredictionAPI https://github.com/CHU-TDAP/PredictionAPI

若您有自行架設後端的話,請更改/dist/js/send-predict-data.jsvar basePredictSystemUrl = "<您的後端網址>"

檔案規劃

root ─┬─ bower_components (請不要變動此檔案)
      ├─ node_modules (請不要變動此檔案)
      ├─ src (原始檔案)
      │  ├─ images
      │  ├─ js
      │  ├─ scss (網頁外觀專用檔案)
      │  ├─ *.inc (全部頁面共通的部分)
      │  └─ index.html (主要頁面)
      │  
      └─ dist (最後發布網站用的資料夾,請不要變動)
         ├─ assets (外部函式庫資源)
         └─ css (請不要變動此檔案)

注意!無論如何請不要更動以下資料夾!

以下為自動產生的檔案,請不要直接修改,請參考以下說明。

  • dist: 網站部屬用,若要更動,請改src資料夾
  • css: 要修改網頁外觀,請改sass資料夾
  • node_modules
  • bower_components

開發/維護此專案

1. 安裝Node.JS

Mac OSX

brew install node

Windows

請至https://nodejs.org/en/download/下載並安裝node環境

2. 安裝相關套件

[sudo] npm install -g grunt-cli bower
npm install && bower install

3. 啟動自動化工具

grunt

啟動後會做好建置輸出成/dist,並啟動簡易伺服器http://localhost:8000可直接瀏覽,同時會監視專案的/src內檔案,一有任何變動將會立即更新。

瀏覽器請安裝LiveReload

grunt-connect-proxy2

本專案已導入Proxy,在開發時請連上網際網路。 在本地端以grunt啟動localhost簡易伺服器後,會在 http://localhost:8000/gsat/api 後直接對應到伺服端的 http://predict.chu.edu.tw/2018/gsat/api ,可直接在連網的情況下以本地端的前端測試與後端的互動情形。

關於

介面設計: 元兒~

有採用的資源如下

About

升大學職涯型 落點分析 網頁介面

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • JavaScript 50.7%
  • HTML 35.1%
  • SCSS 13.7%
  • C++ 0.5%