webpack+vue起步

本文详细介绍如何从零开始创建一个Vue项目,并配置Webpack进行资源加载及编译。包括项目文件夹结构的设计、HTML与JS的基本设置、Vue实例的创建、Webpack相关插件的安装与配置等。

项目的创建

1.新建项目文件夹,并在其中建立package.json

$ mkdir [project name]
$ cd [project name]
$ npm init

2.在项目目录下新建index.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Vue example</title>
</head>
<body>
    <div>{{message}}</div>
    <script src="dist/build.js"></script>
</body>
</html>

src文件夹,并在该文件夹下建立main.js

import Vue from 'vue'
new Vue({
    el:'body',
    data:{
        message:'test success!'
    }
});

设置webpack

1.安装webpack,webpack-dev-server以及相关的loaders

# 全局安装webpack,webpack-dev-server
$ npm install -g webpack
$ npm install -g webpack-dev-server
# 为项目安装其他依赖
$ npm i webpack-merge css-loader style-loader file-loader url-loader babel-core babel-loader babel-plugin-transform-runtime babel-preset-es2015 babel-preset-stage-0 babel-runtime vue vue-loader vue-html-loader vue-style-loader vue-hot-reload-api -D

webpack-merge:开发环境和生产环节的webpaak配置文件的配置合并<br/>
css-loader:编译写入css<br/>
style-loader:把编译后的css整合进html<br/>
file-loader:编译写入文件,默认情况下生成文件的文件名是文件名与MD5哈希值的组合<br/>
vue:vue主程序<br/>
vue-laoder:编译写入.vue文件<br/>
vue-html-loader:编译vue的template部分<br/>
vue-style-loader:编译vue的样式部分<br/>
vue-hot-reload-api:webpack对vue实现热替换<br/>
babel-core:ES2015编译核心<br/>
babel-loader:编译写入ES2015文档<br/>
babel-preset-es2015:ES2015语法<br/>
babel-preset-stage-0:开启测试功能<br/>
babel-runtime:babel执行环境<br/>

url-loader

这里介绍下url-loader,这个loader实际上是对file-loader的封装https://github.com/webpack/url-loader
比如CSS文件中有时候会这么写:

.demo{
    background-image: url('a.png');
}
module:{
    loaders:[
        {test:/\.(png|jpg)$/,loader:'url-loader?limit=8192'}
    ]
}

经过以上配置,当a.png小于8K就会自动将图片转换成base64编码,如果不小于,则不会转换。
这里顺便提一句,在module配置的时候,loader的写法:

module:{
    loaders:[
        {test:/\.jade$/,loader:'jade'}
        //这里配置了让webpack识别jade的loader,其他类似,比如.vue
        //用于css文件的loader有两种写法
        {test:/\.css$/,loader:'style!css'}
        {test:/\.css$/,loaders:['style','css']}
    ]
}

2.配置webpack.config.js

在根目录下建立webpack.config.js,配置如下:

var path = require('path');
module.exports = {
  entry: './src/main.js',
  //定义webpack输出的文件,我们在这里设置了
  让打包后生成的文件放在dist文件夹下的build.js文件中
  output: {
    path: './dist',
    publicPath:'dist/',
    filename: 'build.js'
  },
  module: {
    loaders: [
      //转化ES6语法
      {
        test: /\.js$/,
        loader: 'babel',
        exclude: /node_modules/
      },
      //图片转化,小于8K自动转化为base64的编码
      {
        test: /\.(png|jpg|gif)$/,
        loader:'url-loader?limit=8192'
      }
    ]
  },
  //这里用于安装babel,如果在根目录下的.babelrc配置了,这里就不写了
  babel: {
     presets: ['es2015','stage-0'],
     plugins: ['transform-runtime']
  }
}

特别说明
如果要在.babelrc下配置babel,则需要在根目录下新建该文件,windows环境下,不能新建该txt文件然后改后缀,需要通过dos命令建立:

echo>.babelrc

通过该命令就可以建立babelde配置文件,用编辑器打开,修改里面的内容为:

{
  "presets": ["es2015", "stage-0"],
  "plugins": ["transform-runtime"]
}

完成该配置我们在命令中运行

$ webpack

打开index.html就可以看到浏览器中看到我们刚刚写的文字

数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量与实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计与实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理与状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控与控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计与滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合与状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模与滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模与滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
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