2025版最详细WebStorm下载安装教程(详细图解)

2025版最详细WebStorm下载安装教程(详细图解)

目录

一、前言

二、WebStorm的下载安装

1、下载WebStorm

2、安装WebStorm

3、首次启动WebStorm


一、前言

前端一般就是用WebStorm或者是VSCode,Jetbrains家的ide一般都比较重,VSCode相对而言就轻快一点。主要还是看大家自己喜欢哪个就下哪个,我个人电脑内存是32G所以我一直用Jetbrains家的软件体验不错。本博客记录一下WebStorm的安装流程,大家自行参考

然后WebStorm从24年10月开始就是免费的了,所以不需要任何许可证直接下了就能用,并且也不需要像Java和Python那样配JDK和解释器,整体还是很简单的

二、WebStorm的下载安装

1、下载WebStorm

打开浏览器,访问JetBrains的官方网址,点击如下网址能直接跳转到WebStorm的下载页面:

Download WebStorm: The JavaScript and TypeScript IDE by JetBrains

选择好自己的系统,然后直接点击Download即可

等待安装包下载完成,网速快的话几分钟即可下载好

安装包下载完成后点击打开文件,后续出现用户账户控制点击“是”即可

2、安装WebStorm

屏幕出现安装程序,直接点击“下一步”

出现选择安装位置的界面,先点击“浏览”选择自定义的安装路径再点击“下一步”

软件不建议安装在C盘,还有自定义的安装路径一定不要带中文(以后下载所有的开发工具都不要安装在含中文的安装路径下)。可能你安装在中文路径下暂时用着没有什么影响,但是未来某个时刻可能会出现因为无法识别中文路径而导致开发工具整体无法使用或者部分插件或者功能无法使用的情况

我自己的安装目录是D:\Software\WebStorm 2025.2.5,大家自己调整即可

出现安装选项界面,这边直接把四个框全部勾选上就行,再点击“下一步”

最下面的创建关联就是勾选的后缀文件默认以WebStorm打开,想勾选就勾选,不勾选也行。一般前端就是用WebStorm和VSCode,我之前学习JavaWeb的时候也用过VSCode,我个人比较喜欢Jetbrains家的ide,按自己喜好来吧。如果你有VSCode,想用VSCode打开时不直接点击文件而是右键选择用VSCode打开即可

出现选择“开始”菜单文件夹,啥都不用管直接点击安装即可

然后等待一会安装就完成了

安装程序结束后,想马上启动可以勾选上运行

3、首次启动WebStorm

首次运行会出现导入设置的界面,这里自由选择。我的话之前其他ide的字体相关改成了自己喜欢的配置,所以我就选择导入其他JetBrains IDE的配置了

导入配置之前还可以自行筛选要导入的配置

比如这里的Spark插件我就不导入进去了,因为这个是Python的Spark库安装的插件

导入配置等一小会很快就好了

下面是我自己第一次随便写个html文件

Read more

Stable-Diffusion-v1-5-archive创意草图生成:低步数(12-15)快速构思原型方法

Stable Diffusion v1.5 Archive创意草图生成:低步数(12-15)快速构思原型方法 你是不是也遇到过这种情况:脑子里有个绝妙的创意画面,想用AI画出来看看效果,结果等了几十秒,出来的图却和想象中完全不一样?来回调整提示词、参数,一折腾就是十几分钟,灵感都快磨没了。 今天,我要分享一个被很多人忽略的高效技巧:用Stable Diffusion v1.5 Archive模型,在极低的采样步数(12-15步)下,快速生成创意草图。这就像设计师的“快速手绘”,不求完美细节,只为在几秒钟内抓住灵感的核心。 1. 为什么需要“快速草图”模式? 在创意工作的早期阶段,我们往往需要的是“可能性”和“方向”,而不是一张“成品图”。传统的高步数(20-50步)生成方式,虽然能产出细节丰富的图像,但存在几个明显问题: * 等待时间长:每次生成需要几十秒甚至更久,

ChatGPT降AIGC率指令实战指南:从原理到最佳实践

AIGC率:一个开发者必须面对的质量指标 最近在项目里用ChatGPT这类大模型生成内容时,总被一个词困扰——AIGC率。简单来说,它衡量的是生成内容与模型训练数据中已有内容的相似度,或者说“机器味儿”有多浓。对于开发者而言,高AIGC率不仅意味着内容可能缺乏新意、流于模板化,在严肃的应用场景(如知识输出、创意写作、代码生成)中,更可能引发原创性不足、甚至潜在的合规风险。因此,学会通过指令(Prompt)有效控制AIGC率,从“能用”走向“用好”,成了我们进阶路上的必修课。 1. 高AIGC率问题的根源:为什么模型总在“复读”? 要解决问题,先要理解问题从何而来。大语言模型本质上是基于海量数据训练出的概率模型,其生成过程是预测下一个最可能的词元(Token)。这导致了几种常见的高AIGC率诱因: * 指令模糊或过于宽泛:当Prompt如“写一篇关于春天的文章”时,模型极易落入最常见的训练数据模式,产出千篇一律的套话。 * 缺乏具体约束与引导:没有提供独特的视角、具体的细节要求、期望的文体或情感基调,模型没有“

PaperRed——2026年AI论文写作、AI降重、降低aigc,免费查重的网站

PaperRed——2026年AI论文写作、AI降重、降低aigc,免费查重的网站

一、PaperRed高校合作查重系统——智能学术诚信守护者 核心科技,精准查重 依托第六代A-NLP自然语言处理技术,构建涵盖9亿篇文献的超大数据库,实现深度语义解析与精准查重,高效识别学术雷同片段,为学术成果原创性保驾护航。 全流程学术支持 * 智能查重:一键上传检测,快速定位重复内容,生成含溯源信息的详细报告; * 自动降重:AI智能改写优化,在降低重复率的同时,完整保留核心观点与表达逻辑; * AIGC辅助:支持AI生成内容的检测与针对性优化,适配学术领域新趋势与新要求; * 高效工具集:内置PPT生成、论文速成等实用功能,全方位提升学术创作效率。 高校合作优选 专为学术场景量身打造,覆盖论文、报告、课题材料等多类文件的检测需求,数据存储安全可靠,操作流程简洁便捷,已成为众多高校师生信赖的学术辅助工具。 二、PaperRed论文助手——精准查重,轻松降重 三版可选,满足全阶段学术需求 版本对比,一键甄选 专业版 * 价格:0元/字 * 数据库:涵盖14个(近5年文献资源) * 亮点:

深入解析Stable Diffusion基石——潜在扩散模型(LDMs)

深入解析Stable Diffusion基石——潜在扩散模型(LDMs)

一、技术解读:潜在扩散模型——高分辨率图像合成的范式革命 1.1 核心动机:破解“质量-效率-可控性”的不可能三角 在潜在扩散模型(Latent Diffusion Models, LDMs)出现之前,高分辨率图像生成领域长期存在一个“不可能三角”:生成质量、计算效率、可控性难以兼得。 * GANs:能快速生成高质量图像,但训练极其不稳定,易出现模式崩溃(多样性差),且实现复杂条件的可控生成需要为不同任务设计特定架构,工程化成本极高。 * VAEs:训练稳定、架构简单,但其优化目标过度依赖像素级损失+强正则化,导致生成图像模糊、细节丢失严重,无法满足高保真生成需求。 * 像素空间扩散模型(DMs):生成质量顶尖,并支持无需重新训练的灵活引导(如修复、上色、超分),但其在百万维度的像素空间中直接进行迭代去噪,导致训练成本(通常需数百个GPU天)和推理成本(生成一张图需数分钟)高昂,仅能在超算中心或大厂落地,