VSCode中ESLint与Prettier冲突终极解决方案(90%开发者都踩过的坑)

VS Code中ESLint三层配置实战:lint与format协同工作流 ESLint 是 JavaScript/TypeScript 项目中最核心的静态代码检查工具,其本质是基于 AST 的语义化规则引擎,而非简单格式美化工具;它通过解析器(如 @typescript-eslint/parser)读取源码并执行规则校验,实现对未使用变量、潜在 undefined 访问、this 绑定异常等逻辑隐患的早期拦截。技术价值在于降低协作摩擦、防控运行时风险、遏制技术债蔓延。典型应用场景包括单人开发环境初始化、monorepo 多包差异化约束、CI/CD 中质量门禁卡点。本文聚焦 VS 阅读详情

第一章:VSCode中ESLint与Prettier冲突的根源剖析

在现代前端开发中,代码质量与格式统一至关重要。ESLint 负责静态代码分析,检测潜在错误并强制编码规范;Prettier 则专注于代码格式化,确保风格一致。然而,当两者同时集成于 VSCode 时,常出现格式化行为相互抵触的问题。

职责重叠引发的冲突

ESLint 和 Prettier 在部分规则上存在功能重叠,例如引号使用、分号结尾、括号空格等。当 ESLint 建议单引号而 Prettier 配置为双引号时,保存文件将触发“格式化抖动”——代码被反复修改,甚至导致编辑器卡顿。
  • ESLint 的 semi 和 quotes 规则可能与 Prettier 冲突
  • Prettier 关闭了其自身对某些格式的控制权,转由 ESLint 管理
  • VSCode 默认格式化工具若未明确指定,可能导致调用顺序混乱

配置优先级不明确

VSCode 中的格式化行为依赖于用户设置和扩展插件的协同工作。若未正确配置默认格式化程序,保存操作可能先执行 Prettier 再被 ESLint 覆盖,或反之。
{
  "editor.defaultFormatter": "esbenp.prettier-vscode",
  "editor.formatOnSave": true,
  "editor.codeActionsOnSave": {
    "source.fixAll.eslint": true
  }
}
上述配置确保 ESLint 修复优先于格式化,避免冲突。关键在于启用 source.fixAll.eslint 并将 Prettier 设为默认格式化工具。

解决方案的技术路径

通过引入 eslint-config-prettier 可关闭 ESLint 中与 Prettier 冲突的规则。安装后,在 ESLint 配置中继承该插件:
module.exports = {
  extends: [
    "eslint:recommended",
    "plugin:@typescript-eslint/recommended",
    "prettier" // 关闭所有与 Prettier 冲突的规则
  ],
};
工具职责是否应处理格式
ESLint代码质量检查否(交由 Prettier)
Prettier代码格式化是

第二章:核心机制解析与配置基础

2.1 ESLint与Prettier职责划分:谁该管代码格式

在现代前端工程化中,ESLint 与 Prettier 常被同时使用,但二者职责应清晰分离。ESLint 核心关注代码质量,如潜在错误、未定义变量、不安全的语法等;而 Prettier 专注于代码格式统一,包括缩进、引号、括号风格等视觉呈现。
职责对比表
工具核心职责典型规则
ESLint代码质量与逻辑检查no-unused-vars, eqeqeq, no-undef
Prettier代码格式化print-width, tab-width, semi, single-quote
配置示例
{
  "semi": true,
  "singleQuote": true,
  "trailingComma": "es5"
}
上述 Prettier 配置确保分号开启、使用单引号、对象尾逗号保留,交由 Prettier 处理,避免 ESLint 重复校验格式问题。 通过 eslint-config-prettier 禁用所有与格式相关的 ESLint 规则,防止冲突,实现职责解耦。

2.2 VSCode中格式化流程的执行顺序揭秘

当在VSCode中触发代码格式化时,系统会按照预设优先级依次加载配置并执行相应处理器。
执行优先级流程
格式化流程遵循以下顺序:
  1. 检查文件是否被排除在格式化之外(editor.formatOnSaveExclude)
  2. 查找语言特定的默认格式化程序
  3. 读取工作区或用户设置中的defaultFormatter
  4. 调用注册的格式化提供者(Formatting Provider)
配置示例
{
  "editor.formatOnSave": true,
  "[javascript]": {
    "editor.defaultFormatter": "esbenp.prettier-vscode"
  }
}
该配置表明保存时自动格式化,并为JavaScript指定Prettier为默认格式化工具。若多个格式化工具共存,VSCode将依据defaultFormatter声明的唯一ID决定调用顺序,避免冲突。

2.3 配置文件优先级:.eslintrc、.prettierrc与settings.json的博弈

在现代前端工程中,代码质量工具的配置优先级常引发冲突。ESLint 与 Prettier 协作时,.eslintrc 定义代码规范,.prettierrc 控制格式化风格,而 VS Code 的 settings.json 提供编辑器层面的行为覆盖。
配置层级与加载顺序
系统遵循“项目级 > 编辑器级”的优先原则:
  • .eslintrc:项目根目录下的 Lint 规则权威来源
  • .prettierrc:指定 indent、quotes 等格式化选项
  • .vscode/settings.json:可覆盖 formatter 启动时机,但不应替代规则定义
{
  "editor.formatOnSave": true,
  "eslint.enable": true,
  "prettier.requireConfig": true
}
上述配置表示仅在存在 .prettierrc 时启用 Prettier,避免全局配置干扰项目一致性。
优先级决策表
配置项.eslintrc.prettierrcsettings.json
生效优先级高中低(作用域限定)

2.4 编辑器默认行为对格式化结果的影响分析

现代代码编辑器在保存或格式化时会自动执行一系列默认行为,这些行为直接影响最终的代码风格和可读性。
常见的默认格式化行为
  • 自动插入分号(如 TypeScript 编辑器)
  • 删除行尾空格
  • 统一使用 LF 或 CRLF 换行符
  • 根据配置缩进(空格 vs Tab)
代码示例与影响分析

function hello() {
    console.log("Hello, World!");  
}
上述代码若在使用“2个空格缩进”的编辑器中打开并保存,可能被自动转换为:

function hello() {
  console.log("Hello, World!");  
}
该变化虽不影响功能,但在团队协作中可能引发不必要的版本差异。
推荐解决方案
问题建议方案
缩进不一致统一使用 .editorconfig 或 Prettier 配置
换行符差异设置 git autocrlf 和编辑器 LF 统一策略

2.5 如何通过插件协同实现统一代码风格

在现代前端工程化体系中,统一代码风格不仅提升可读性,也增强团队协作效率。借助插件协同机制,可在开发流程中自动约束编码规范。
核心工具链集成
通常结合 ESLint、Prettier 与 Husky 构建标准化流程。ESLint 负责语法与逻辑校验,Prettier 处理格式化,Husky 在 Git 提交前触发检查。
{
  "scripts": {
    "lint": "eslint src --ext .js,.jsx",
    "format": "prettier --write src"
  },
  "husky": {
    "hooks": {
      "pre-commit": "npm run lint && npm run format"
    }
  }
}
上述配置确保每次提交前自动执行代码检查与格式化,避免风格偏差进入仓库。
插件协同优势
  • 自动化执行,减少人工审查成本
  • 即时反馈,提升修复效率
  • 跨编辑器一致性,保障团队统一性

第三章:典型冲突场景与问题定位

3.1 保存时代码自动错乱:触发机制排查

在编辑器中保存文件时出现代码格式自动错乱,通常与格式化工具的触发机制有关。多数现代IDE或编辑器集成了Prettier、ESLint等自动格式化插件,可能在保存时执行了非预期的规则。
常见触发源分析
  • 编辑器配置中的“format on save”选项开启
  • LSP(语言服务器协议)响应了保存事件并执行格式化
  • 项目根目录存在多个冲突的配置文件(如 .prettierrc 与 .eslintrc)
验证配置优先级
{
  "editor.formatOnSave": true,
  "editor.defaultFormatter": "esbenp.prettier-vscode"
}
该配置位于 VS Code 的 settings.json 中,控制保存时是否启用格式化及使用哪个格式化器。若多个格式化器共存,可能导致格式规则冲突,引发代码结构错乱。
排查建议流程
检查编辑器设置 → 验证项目配置文件 → 禁用非必要格式化插件 → 测试单一格式化源

3.2 双重格式化导致的缩进与引号冲突

在多层嵌套的数据序列化过程中,双重格式化常引发缩进错乱与引号冲突问题。尤其在将 JSON 嵌入另一 JSON 字符串时,转义处理不当会导致解析失败。
典型问题场景
当使用模板引擎生成 JSON 配置并再次序列化时,原始字符串中的引号未正确转义,造成语法错误。

{
  "config": "{ \"rules\": [ { \"level\": \"warning\" } ] }"
}
上述代码中,内层 JSON 被作为字符串嵌入外层,若生成时未统一转义策略,易出现遗漏反斜杠或多余引号。
解决方案建议
  • 优先使用结构化对象替代字符串拼接
  • 利用语言内置的序列化函数(如 JSON.stringify())确保一致性
  • 在输出前进行层级校验,避免重复编码
通过规范化数据处理流程,可有效规避此类格式冲突。

3.3 Git提交前校验与编辑器格式化的不一致

在现代开发流程中,团队常使用 Git 提交钩子(如 pre-commit)结合 Lint 工具进行代码质量校验,但往往忽视了与本地编辑器自动格式化行为的潜在冲突。
常见问题场景
当开发者使用 VS Code 保存文件时,Prettier 自动格式化代码,而 pre-commit 钩子可能调用 ESLint --fix 进行二次格式化,导致重复或冲突的格式修改。
解决方案:统一格式化标准
通过配置 .prettierrc 与 ESLint 共享规则,确保两者行为一致:
{
  "semi": true,
  "singleQuote": true,
  "trailingComma": "es5"
}
该配置保证 Prettier 和 ESLint 在分号、引号、尾逗号等细节上保持同步,避免提交时意外变更。
集成工具建议
  • 使用 husky + lint-staged 精确控制提交文件的处理流程
  • 在项目根目录添加 editorconfig 文件统一编辑器行为

第四章:终极解决方案与最佳实践

4.1 统一配置:禁用ESLint对格式化的越界检查

在现代前端工程化项目中,ESLint 与 Prettier 常被联合使用以统一代码风格。然而,默认配置下 ESLint 可能会对格式化问题(如引号、缩进)进行重复校验,导致与 Prettier 冲突。
冲突表现与解决方案
当 Prettier 处理格式化时,ESLint 可能仍报出quotes、semi等规则错误。此时应通过配置关闭 ESLint 的格式化检查职责:
{
  "rules": {
    "quotes": "off",
    "semi": "off",
    "comma-dangle": "off",
    "arrow-parens": "off"
  }
}
上述配置将格式控制权完全交予 Prettier,避免工具间“越界”干预。
推荐集成方案
使用 eslint-config-prettier 插件可一键禁用所有与格式化相关的 ESLint 规则:
  • 安装依赖:npm install --save-dev eslint-config-prettier
  • 在 .eslintrc 中添加 extends: ["prettier"]

4.2 精准控制:设置VSCode默认格式化工具为Prettier

在现代前端开发中,代码风格一致性至关重要。Prettier 作为主流的代码格式化工具,能够统一团队编码规范。通过将其设为 VSCode 默认格式化器,可实现保存即格式化的高效工作流。
配置步骤
  1. 安装 Prettier 扩展:在 VSCode 扩展市场搜索 Prettier - Code formatter 并安装。
  2. 设置默认格式化工具:打开设置(Ctrl + ,),搜索 Default Formatter,选择 esbenp.prettier-vscode。
项目级配置示例
{
  "editor.formatOnSave": true,
  "editor.defaultFormatter": "esbenp.prettier-vscode"
}
该配置启用保存时自动格式化,并指定 Prettier 为默认格式化器,确保每次保存均符合预设风格。参数 editor.formatOnSave 触发自动格式化,defaultFormatter 明确工具来源,避免冲突。

4.3 协作保障:项目级配置固化与团队同步策略

在大型协作开发中,确保团队成员间配置一致性是稳定交付的关键。通过项目级配置固化,可避免因环境差异导致的“在我机器上能运行”问题。
配置版本化管理
将项目配置文件纳入版本控制系统(如 Git),并结合预提交钩子(pre-commit hooks)校验变更合规性:
# .config/schema.yaml
database:
  host: ${DB_HOST:-localhost}
  port: ${DB_PORT:-5432}
  max_connections: 20
该配置模板使用占位符定义默认值,确保开发、测试、生产环境解耦。变量通过 CI/CD 流水线注入,提升安全性与灵活性。
团队同步机制
  • 统一使用 make sync 命令拉取最新配置模板
  • 通过共享的 .env.example 文件指导本地环境设置
  • 定期执行配置审计任务,识别偏离基线的实例

4.4 流程集成:结合husky与lint-staged实现自动化校验

在现代前端工程化实践中,代码提交前的自动化校验至关重要。通过集成 husky 与 lint-staged,可在 Git 提交流程中自动执行代码规范检查。
核心工具职责划分
  • husky:拦截 Git 钩子(如 pre-commit),触发自定义脚本
  • lint-staged:仅对暂存区文件运行 Linter,提升执行效率
配置示例
{
  "husky": {
    "hooks": {
      "pre-commit": "lint-staged"
    }
  },
  "lint-staged": {
    "*.{js,ts,jsx,tsx}": ["eslint --fix", "git add"]
  }
}
上述配置表示:在每次提交前,自动对暂存区中的 JS/TS 文件执行 ESLint 修复,并将修复后的文件重新加入暂存。该机制确保了提交至仓库的代码始终符合预设规范,减少人工干预,提升协作质量。

第五章:总结与高效开发环境的长期维护建议

建立自动化配置管理机制
为避免开发环境因人员流动或系统重装导致不一致,推荐使用自动化配置工具。例如,通过 Ansible 或 Shell 脚本统一部署常用工具链:

# deploy_dev_env.sh
#!/bin/bash
sudo apt update
sudo apt install -y git docker.io docker-compose golang nodejs
curl -sL https://deb.nodesource.com/setup_18.x | sudo -E bash -
echo "Development environment setup completed."
实施版本控制与文档同步
将开发环境配置文件纳入 Git 管理,包括 .zshrc、dotfiles 和 IDE 配置导出。团队成员可通过私有仓库拉取最新设置,确保一致性。
  • 定期提交环境变更记录
  • 使用分支策略管理不同项目依赖
  • 在 README 中说明初始化步骤
监控与性能调优策略
长期运行的开发机易积累冗余进程和缓存。建议每月执行一次资源审计:
检查项命令示例预期动作
Docker 镜像占用docker system df清理未使用镜像
Node Modules 大小du -sh */node_modules判断是否需统一包管理
持续集成中的环境验证
在 CI 流水线中加入环境健康检查步骤,确保本地与流水线行为一致。例如,在 GitHub Actions 中模拟开发者常用命令:

- name: Validate dev script
  run: |
    if ! command -v go > /dev/null; then
      echo "Go not installed"
      exit 1
    fi
ComfyUI-controlnet控制出图 提供加载预处理器节点。 阅读详情

相关推荐

实战解析:如何用Python逆向破解FastMoss的TikTok数据加密签名(附完整代码)

本文详细解析了如何用Python逆向破解FastMoss平台的TikTok数据加密签名机制,包括MD5加密算法和JS逆向分析。通过完整的Python代码示例,帮助开发者理解签名生成原理并实现自动化请求,提升数据获取能力。

weixin_30955617的博客 558

【vscode 格式化】prettier 格式化之后添加逗号,与eslint冲突

最近格式化文件的时候老是添加逗号,保存的时候会eslint在格式化一遍,将逗号删掉;2.就是在设置的搜索框中输入“vetur”,点击“在settings.json中编辑”JSON文件是不支持备注的,cv过去时要删掉注释。文件配置,可直接用,配合eslint使用足够了。不过我的设置中没找到,估计是要什么配置吧,一、配置 .prettierrc 文件;

m0_53584457的博客 3034

最优化问题——一维搜索(一)

最优化问题——一维搜索 1. 一维搜索的引入 1.1 从非线性规划问题到一维搜索 在前面的文章中,我们提到了基于迭代的非线性规划问题的求解思路。在求解过程中,我们提到了在每一步的迭代中都需要对计算步长因子,其计算公式为: λk=minλf(xk+λp)λ_k=min_{λ}f(x_k+λp)λk​=minλ​f(xk​+λp) 我们将f(xk+λp)f(x_k+λp)f(xk​+λp)视为λ的一元函数,我们的目标就是求这个一元函数的极小值。对于这个问题,我通常的求解方式为一维搜索。 1.2 一维搜索的基本形

hei653779919的博客 7361

揭秘前端代码格式化难题:如何一键搞定VSCode中ESLint与Prettier的冲突

轻松解决前端代码格式化难题,揭秘VSCode的ESLint与Prettier冲突解决方法。适用于Vue、React等项目,通过配置统一规则实现保存自动修复,提升协作效率。配置简单,效果立竿见影,值得收藏。

BytePerch的博客 701

ComfyUI入门学习-教程篇

深入的 ComfyUI 教程,不同功能节点的详细指南。一个比较有意思的Comfyui教程,动画式学习。从安装到基础教程、高级教程再到各种工作流。非常全面,有教程有搭建好的工作流。

wincyfu的博客 1327

补洞与fairing算法

对网格进行补洞,remesh, 平滑,fairing, 最小二乘优化平滑

闪电彬彬的博客 1047

eslint prettier配置后,缩进抖动鬼畜问题

eslint prettier配置后,缩进抖动鬼畜问题 昨天给react工程配置eslint+prettier时,也配置了冲突解决,但是缩进问题一直鬼畜。 我的vscode设置的保存格式化,每当保存该缩进就会抖动鬼畜。 原因是此时的格式化有两种方式,一种是prettier,一种是vscode,该代码不知道该听谁的,所以会鬼畜 所以我们需要在vscode中修改下对此类文件的格式化方式,我们看到,我的js文件格式化的方式是vscode自身的格式化方式 把它修改为用prettier来接管js文件的格式化 至

外号大王的博客 798

使用TMS320F28335控制四位共阳数码管

简要阐述利用F28335控制四位共阳数码管的整个过程,包括原理、思路、部分代码以及调试过程。

liujunhaozuishuai的博客 2659

【VSCode开发效率提升秘籍】:彻底解决ESLint与Prettier冲突的5种高阶方案

高效解决VSCode的ESLint与Prettier冲突问题,提供5种高阶配置方案,覆盖React、Vue等项目场景,实现代码规范自动统一。无需手动修复格式错误,提升开发效率与协作体验。值得收藏的实战指南,点击了解完整配置技巧。

PixelShoal的博客 1209

数字IC后端时序违例修复:setup/hold冲突与时钟树优化实战

时序收敛是数字IC后端设计中最关键的环节之一,直接影响芯片能否在目标频率下稳定工作。建立时间与保持时间的本质是寄存器对数据稳定性的物理约束,而实际工程中,setup违例和hold违例往往此消彼长,冲突的根源在于数据路径与时钟路径的延迟匹配。时钟树综合(CTS)作为连接逻辑与物理的关键步骤,其skew、insertion delay和transition的优化直接决定了时序修复的成败。通过useful skew技术、合理的单元替换和路径结构调整,可以系统性地解决setup/hold冲突,实现时序收敛。本文结合

weixin_28292761的博客 222

【Burp入门第二篇】Chrome配置BurpSuite代理教程

1、配置Burp代理为127.0.0.1:80802、扩展商店添加插件switchyomega,修改服务器和端口为下图:3、打开代理,选择刚才添加的代理

等风来 8368

【前端工程化避坑指南】:90%开发者忽略的ESLint与Prettier集成陷阱

掌握VSCode的ESLint 9.0与Prettier 3.2冲突解决方法,避免格式化互斥问题。适用于React、Vue等前端项目,通过配置继承顺序与插件协同规则,实现代码规范统一。提升开发效率,减少团队协作摩擦,值得收藏。

VarPerch的博客 1065

第18章:Ingestion Pipeline 数据摄取流水线

本文介绍了LlamaIndex的IngestionPipeline如何解决合同文档处理中的四大核心问题:不可重复、无追溯、无容错和无法缓存。通过标准化数据处理流程,将手工操作升级为工厂流水线模式,实现数据的可复用、可追踪和高效处理。文章详细阐述了Pipeline的设计原理,包括Transformation的串行编排、缓存机制(基于输入和Transformation的哈希值)以及数据血缘追踪(通过Node的metadata记录处理过程)。

davidwang456的专栏 62

揭秘VSCode中ESLint自动修复的隐藏功能:90%开发者忽略的关键配置

掌握VSCode ESLint自动修复技巧,轻松提升代码质量。详解保存时自动修复、错误高亮及Prettier集成方法,覆盖前端开发常见场景。配置简单,实时生效,大幅提升编码效率,值得收藏。

PixelFlow的博客 1091

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

ESLint与VSCode融合难题,90%开发者忽略的5个关键配置细节

解决ESLint与VSCode协同问题,掌握VSCode JavaScript规则配置精髓。涵盖自动修复、保存格式化、插件兼容等5个易忽略细节,提升开发效率与代码一致性。前端开发必备技巧,值得收藏。

PixelFlow的博客 643

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

VSCode + Prettier尾逗号最佳实践(90%开发者忽略的关键细节)

解决代码格式混乱问题,掌握VSCode Prettier尾逗号配置精髓。涵盖JavaScript、TypeScript等项目中的适用场景,通过.prettierrc配置文件统一团队代码风格,提升可读性与维护效率,避免版本冲突。关键细节解析,值得收藏。

AlgoFun的博客 1024

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

VSCode + ESLint自动修复配置全攻略(90%开发者忽略的关键细节)

解决代码风格不统一问题,掌握VSCode ESLint的自动修复技巧。涵盖保存时自动修复、错误高亮提示与规则自定义配置,适用于前端开发日常场景。提升编码效率与项目规范性,90%开发者忽略的细节全解析,值得收藏。

LearnFlow的博客 1120

VSCode中Prettier尾逗号配置全解析(90%开发者忽略的关键细节)

解决代码格式混乱问题,详解VSCode Prettier的尾逗号配置方法。涵盖ESLint兼容、多语言支持与团队协作场景,统一代码风格提升可读性。关键配置一步到位,值得收藏。

DebugVibe的博客 968

ESLint与Prettier协同配置指南

代码质量与代码风格是现代前端工程化的两大核心要素。ESLint作为静态代码分析工具,专注于识别潜在错误和代码异味;而Prettier作为代码格式化工具,则确保项目风格统一。通过eslint-config-prettier可以关闭ESLint中所有与Prettier冲突的格式规则,配合eslint-plugin-prettier插件实现完美协同。这种组合方案特别适合React/Vue等前端项目,既能通过ESLint保证代码质量,又能利用Prettier的自动格式化提升开发效率。最佳实践包括VS Code保存自

weixin_30430169的博客 485

揭秘VSCode中Prettier单引号配置难题:90%开发者忽略的关键步骤

解决VSCode中Prettier单引号配置难题,教你正确设置保存自动格式化。适用于前端开发场景,通过修改.prettierrc或settings.json文件实现单引号统一,提升代码一致性与协作效率,值得收藏。

ProceGlow的博客 463

VSCode代码格式化体系:从Prettier与ESLint协同到团队工程规范

代码格式化是现代前端与全栈开发的基础工程能力,其本质并非简单美化,而是通过标准化语法结构提升可读性、降低协作成本、保障CI/CD稳定性。其核心原理在于分层治理:Prettier负责统一视觉样式(缩进、引号、分号等),ESLint专注语义校验与逻辑修复(未使用变量、类型错误等),二者需通过eslint-config-prettier解耦冲突;EditorConfig则作为跨编辑器兜底协议,确保基础缩进与换行符一致性。该技术方案显著减少Git冲突、PR评审耗时及CI失败率,广泛应用于JavaScript/Typ

weixin_34055787的博客 425

VSCode格式化失效怎么办,90%开发者忽略的保存触发陷阱

解决VSCode格式化失效难题,揭秘保存触发常见误区。本文详解「VSCode 格式化的保存触发」配置方法,覆盖Prettier冲突、语言特定设置等典型场景,帮你一键修复代码风格异常,提升开发效率,值得收藏。

SimProceed的博客 855

VSCode ESLint 配置实战:自动规避 90% 的 JavaScript Unexpected identifier 错误

本文详细介绍了如何在VSCode中配置ESLint来自动规避JavaScript开发中常见的`SyntaxError: Unexpected identifier`错误。通过基础规则配置、VSCode集成、Prettier整合及实战案例,帮助开发者提升代码质量,减少90%的语法错误调试时间。

weixin_33692284的博客 328

TypeScript工具链生态:ESLint、Prettier与开发环境配置

你是否曾在团队协作中遇到过这些问题:代码风格混乱导致的合并冲突、类型错误在运行时才暴露、不同编辑器格式化结果不一致?TypeScript作为JavaScript的超集,虽然提供了静态类型检查,但要构建一个健壮的开发环境,还需要与ESLint、Prettier等工具深度集成。本文将系统讲解如何搭建企业级TypeScript开发环境,解决90%的工程化痛点,让你的团队开发效率提升40%。 读完本文你...

gitblog_00237的博客 625

Prettier与VS Code协同原理:格式化优先级、ESLint共存与Vue/TS适配

代码格式化是现代前端工程中保障协作一致性的基础能力,其核心在于将主观编码偏好转化为可复现的机器规则。Prettier作为确定性代码打印机,不分析语义而专注AST到字符串的稳定输出,其价值在于Git差异最小化、Code Review提效与CI流程可信。然而真实落地常受阻于VS Code四层格式化调度机制(语言内置→扩展注册→编辑器策略→项目配置)的优先级冲突,典型表现为保存后ESLint报prettier/prettier错误、Vue SFC中v-if被错误压缩、TypeScript类型注解空格异常等。本文深

alince20008的博客 530

新手避坑指南:90%开发者忽略的VSCode工作区扩展隔离方案

解决VSCode扩展冲突难题,掌握扩展隔离技巧。本文详解如何在特定工作区禁用扩展,避免团队协作时的配置干扰,提升开发效率。涵盖settings.json配置方法与适用场景,实现项目级扩展管理,新手避坑必备,值得收藏。

LogicShoal的博客 1190
上一篇: 【VSCode中Jupyter Notebook进阶技巧】:掌握这5个隐藏功能,效率提升200%
下一篇: 揭秘企业为何偏爱“MCP+实战”双修人才:Azure项目中的隐性门槛
CodePulse
博客等级 码龄2年 187粉丝 2233原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值