vue项目配置less

vue项目里安装配置less 和使用报错处理 在项目目录下执行安装命令: npm install less less-loader --save-dev 如图: 2. 配置: 在build/webpack.base.conf.js文件里配置: { test: /\.less$/, loader: "style-loader!css-loader!less-loader" } 至此在style标签上就能用lang="less"了 ... 阅读详情

1.安装

npm i less less-loader -S

2.更改配置文件build/webpack.base.conf.js

在module.export暴露的对象中,为module的rules添加如下配置:

{
  test: /\.less$/,
  loader: "style-loader!css-loader!less-loader",
},

配置好后如下:

3.使用

在style标签上添加lang属性,指定使用的样式语法;

<style scoped lang='less'>
</style>

 

案例

代码:

<template>
  <div class="hello">
    <h1>{{ msg }}</h1>
    <h2><span>测试</span></h2>
  </div>
</template>

<script>
export default {
  name: 'HelloWorld',
  data () {
    return {
      msg: 'Welcome to Your Vue.js App'
    }
  }
}
</script>
<style scoped lang='less'>
h1, h2 {
  font-weight: normal;
  span{
    color:red
  }
}
</style>

效果:

GNSS差分码偏差(DCB)从原理到实战:如何避免数据处理中的常见错误 本文深入解析GNSS差分码偏差(DCB)的原理及其对高精度定位的关键影响。针对数据处理中因忽略DCB校正导致的常见错误,如单系统PPP高程偏差、多系统融合精度下降及电离层研究失真等,提供了实战解决方案与主流DCB产品获取、集成方法,帮助用户有效规避陷阱,提升数据处理精度。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

如何给vue项目安装配置less

前提是项目工程里有webpack.base.conf.js文件 这需要建项目工程时是用脚手架vue-cli和webpack这是建工程的具体操作 1、安装less 建议安装指定版本号,否则后面引用less时会报错,如果报错,请看另一篇文章 a.不指定版本号的安装命令 npm install less less-loader --save-dev b.安装指定版本的命令 npm install less less-loader@5.0.0 --save-dev 下面是我安装时的截图 ..

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vue项目中的less配置问题?

vue项目中的less配置问题? npm install less less-loader --save-dev安装成功后,打开 build/webpack.base.conf.js ,在 module.exports = 的对象的 module.rules 后面添加一段: { test: /.less$/, loader: “style-loader!css-loader!less-loader...

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记———vue项目配置less

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Vue项目全局Less配置[Vue.js项目实践: 新冠自检系统]

You can automatically import files (for colors, variables, mixins...) by following the next steps.

This blog is a space to document my professional learnings, personal reflections, and everything in between. 521

3项目里面全局用less变量 cli vue_vue-cli4使用全局less文件中的变量配置操作

目录结构如下:需求:在Navgation.vue中使用global.less中的变量vue-cli3的配置方法如下:传送门vue-cli4的配置方法如下:安装 style-resources-loadernpm i style-resources-loader -D在 vue.config.js 中加上如下配置,没有则创建该文件,文件名不能改,如下:// vue.config.jsconst pa...

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vue-cli3项目配置less全局变量

ps:项目已配置less,关于less配置不做多说 1.安装相关所需依赖包 npm install style-resources-loader vue-cli-plugin-style-resources-loader -D 2.添加全局less文件 3.设置vue.config.js // 在暴露的配置对象添加如下配置 pluginOptions: { 'style-resources-loader': { preProcessor: 'less', patte

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3项目里面全局用less变量 cli vue_vue-cli3全局载入scss变量或less变量配置

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github 地址: https://github.com/liangfengbo/vue-cli-project 点击进入 vue-cli-project 已构建配置好的vuejs全家桶项目,统一管理后端接口 | 获取数据 | 请求数据,已包含vue-router,vuex,api,axios. webpack, 储存用vue-ls, 异步async/await, css less. 下...

Github.com/liangfengbo 4219
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Beamon__
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