新一代的 HTML+CSS+JavaScript IDE - Lightly

HTML/CSS和JavaScript是网页开发的关键,JavaScript和HTML/CSS是最多开发者使用的语言。Lightly是一款轻量级的在线IDE,提供自动配置环境、云端实时储存功能,适合频繁移动和多平台切换的开发者。它支持直接在线编辑调试网页,实时预览效果,是初学者和专业人士的理想工具。

HTML/CSS 和 JavaScript(简称 JS)是支持网页开发的三大语言。这三个语言往往形影不离,他们如同房子的结构、设计与功能般,分别为网页开发的不同需求服务,而我们一般看到的网页一般都由这三个语言共同编写而成。

为什么 Web 语言如此重要?

根据 Stack Overflow 2021年的调研报告,JavaScript 和 HTML/CSS 分别以 64.96% 和 56.07% 占据编程语言使用者 TOP2,而精通 HTML/CSS 和 JavaScript 的全栈开发者(full stack developer)也占所有开发者类型的 49.47%。

在我们的日常生活中,各式各样的 web 应用已越来越常见。小到我们平常接触的小程序,大到著名的亚马逊 AWS 云服务都由 HTML/CSS 以及 JavaScript 编程。网页与云端类应用已然成为未来趋势,编写这类应用的语言更是炙手可热。

了解了 HTML/CSS 的用途和基本概况后,你可能会想:究竟哪些软件可以编写这个语言呢?

Web 编辑器选项

编程软件和编程语言之间的关系十分微妙,他们就像笔、笔记本和语言文字。选择笔和笔记本或许对语言本身影响不大,但却在用户体验上不太一样。市面上的各种编辑器和集成开发工具(IDE)都有各自的特点,常见的 Web 语言编辑器包括:Visual StudioNotepad++SublimeLightlyWebStormVS Code 等,用户可以结合编辑器的特点和自身需求进行选择。

由于我具有高频移动、多平台切换等需求,我目前比较倾向使用轻量化的在线编辑器 Lightly 来完成我的编程工作。Lightly 是 TeamCode 旗下的一款轻量且功能强大的集成开发工具(IDE)。得益于 Lightly 自动配置环境和云端实时储存的功能,我只要有网络就能使用任何平板或电脑开始工作,省去了安装软件和文件定位等麻烦与担忧。

在 Lightly 完成代码编写后,可以直接在线编辑调试网页源码,实时预览页面效果并根据反馈修改代码内容。如果还不确定自己的需求,初尝编程的小伙伴也可以先使用 Lightly 练手,通过实际练习了解 HTML/CSS 以及 JavaScript 之间的关系:

HTML / CSS / JS 编程入门 —— 使用 Lightly 制作可切换主题的简单网页icon-default.png?t=M276https://blog.youkuaiyun.com/edenkyle/article/details/124153945如果小伙伴有了比较明确的想法,可以通过以下对比,选择自己合适、趁手的编辑器开始编程旅途:

 

要对官方的lightly - train进行测试,可参考以下步骤: 1. **环境搭建**:需要确保系统中已经安装了Python环境,并且版本要满足lightly - train的要求。可以使用虚拟环境来隔离项目依赖,避免同项目之间的依赖冲突。例如使用`venv`创建虚拟环境: ```python python -m venv lightly_env source lightly_env/bin/activate # 在Windows上使用 `.\lightly_env\Scripts\activate` ``` 2. **安装lightly - train**:使用`pip`工具从Python Package Index(PyPI)安装官方的lightly - train。 ```bash pip install lightly ``` 3. **数据准备**:由于lightly - train基于自监督学习技术,允许在没有标签的情况下训练模型,但仍需要准备好训练所需的未标记数据。可以将数据整理到一个目录中,确保数据格式符合要求。Lightly项目提供了一套高效的数据处理工具,如LightlyDataset类,能够帮助快速构建适合自监督学习的数据管道 [^2]。 ```python from lightly.data import LightlyDataset # 假设数据存放在 'path/to/your/data' 目录下 dataset = LightlyDataset(input_dir='path/to/your/data') ``` 4. **选择自监督学习方法**:lightly - train支持多种先进的自监督学习方法,如DINOv2 Distillation、DINO和SimCLR等。根据具体的测试需求和数据特点,选择合适的自监督学习方法。 ```python from lightly.models.modules import DINOProjectionHead from lightly.loss import DINOLoss # 以DINO为例 projection_head = DINOProjectionHead() criterion = DINOLoss() ``` 5. **配置训练参数**:设置训练所需的各种参数,如学习率、批次大小、训练轮数等。 ```python import torch from torch.optim import Adam # 假设使用Adam优化器 optimizer = Adam(projection_head.parameters(), lr=0.001) batch_size = 32 epochs = 10 ``` 6. **进行训练测试**:使用准备好的数据、选择的自监督学习方法和配置好的参数进行训练测试。 ```python from torch.utils.data import DataLoader dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) for epoch in range(epochs): for batch in dataloader: # 这里省略具体的训练步骤,根据选择的方法进行实现 pass print(f'Epoch {epoch + 1}/{epochs} completed.') ```
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