使用 YUI Compressor 压缩 Javascript 和 CSS

YUICompressor是一款基于Java的工具,用于压缩JavaScript和CSS文件。它可以移除不必要的空白字符,如空格、换行符等,并通过缩短变量名、优化CSS属性值等方式进一步减小文件大小。
工具下载:[url]http://www.julienlecomte.net/yuicompressor/[/url]
英文介绍:[url]http://com3.devnet.re3.yahoo.com/yui/compressor/[/url]

YUI Compressor是使用Java编写的工具,需要Java版本大于等于1.4。

工作原理简介:
主要是去掉冗余的空白,主要包括空格,换行符、制表符。
对于 Javascript,还采用缩短变量名的方法压缩文件,就是在保证代码正确性的情况下将变量名用只有1个字符的字符串代替,或者2个、3个字符,总之尽量短。
对于 CSS,还有采用优化0值属性值的表示,优化颜色值的方法压缩文件。
CSS的优化比 CSSTidy 功能弱。CSSTidy还能支持一些相关属性的合并。

用法:
代码:
java -jar yuicompressor-x.y.z.jar myfile.js -o myfile-min.js

注:x,y,z 代表版本号

最简单的语法
java -jar yuicompressor-2.4.1.jar in.js -o out.js

in.js ,out.js分别是输入和输出文件

最安全的语法,不混淆、不去分号、不优化
java -jar yuicompressor-2.4.1.jar --nomunge --preserve-semi --disable-optimizations in.js -o out.js

utf8编码可以指定
java -jar yuicompressor-2.4.1.jar --charset utf-8 in.js -o out.js

关于压缩效率可以在

http://compressorrater.thruhere.net/

查看,粘贴一个脚本可以在线压缩并比较
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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