shittier:让你的代码变得更加混乱

shittier:让你的代码变得更加混乱

shittier Shittier is an unconventional code formatting tool shittier 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/shittier

在代码的世界里,我们总是追求清晰、整洁、可读性强的代码风格。然而,有没有想过,如果让代码变得混乱不堪,会是怎样一种体验?今天,就为大家介绍一个与众不同的开源项目——shittier

项目介绍

shittier 是一款反向代码格式化工具,它的目标是将你的代码变得尽可能混乱。与流行的代码格式化工具如 Prettier 相反,shittier 追求混乱、不一致和困惑,让你的代码看起来比任何时候都要糟糕。

使用 shittier,你将体验到以下效果:

  • 随机的缩进,打造混乱的代码结构。
  • 混合大小写,破坏一致性。
  • 空格和换行的随意添加或删除,制造排版噩梦。

shittier 预览

项目技术分析

shittier 是基于 Node.js 开发的,这意味着它可以在任何支持 Node.js 的环境中运行。安装和使用都非常简单,只需要通过 npm 进行全局安装即可。

npm install -g shittier

安装完成后,你可以在项目的根目录下运行以下命令来格式化你的代码库:

shittier [options] [directory/file]

选项

  • -h, --help:显示关于 shittier 及其可用选项的帮助信息。
  • -v, --version:显示安装的 shittier 版本。
  • -f, --force:强制 shittier 覆盖已存在的文件。

示例

  • 格式化单个文件:

    shittier myfile.js
    
  • 格式化单个文件并保存修改后的文件为不同的名称或路径:

    shittier myfile.js modified/myfile.js
    

    使用 --force 标志强制覆盖如果输出文件已存在。

项目及技术应用场景

虽然 shittier 的主要目的是为了娱乐和讽刺,但它在某些特定的场景下也能发挥作用。以下是一些可能的应用场景:

  1. 教育目的:向初学者展示混乱代码的后果,以强调良好代码风格的重要性。
  2. 代码审查:在团队内部进行代码审查时,使用 shittier 来检验代码的可读性和健壮性。
  3. 测试:在测试代码的鲁棒性时,故意制造混乱的代码结构来观察程序的反应。

然而,需要注意的是,shittier 并不适合用于生产环境。在实际开发中,我们仍然需要遵循良好的代码规范和风格。

项目特点

shittier 的特点在于其独特的定位和实现方式:

  • 极简主义:项目代码简单,易于安装和使用。
  • 娱乐性:通过反差和讽刺,为开发者带来一种全新的体验。
  • 灵活性:支持多种文件格式,可以通过命令行参数进行定制化操作。

在追求代码质量的同时,不妨尝试一下 shittier,体验一下混乱代码的魅力。但请记住,这只是为了娱乐和教学目的,不要在生产环境中使用。

通过本文的介绍,相信你已经对 shittier 有了更深入的了解。如果你对这款工具感兴趣,不妨尝试一下,看看你的代码经过 shittier 的洗礼后,会变成什么样。记住,有时候,拥抱代码的黑暗面也是一种乐趣。快乐地混乱编码吧!

shittier Shittier is an unconventional code formatting tool shittier 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/shittier

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/ddc62c5d4a5d Windows Mobile 是微软在 0200 年代至 2010 年代初推出的移动操作系统,曾广泛应用于智能手机和平板电脑。开发者可以借助各种库和框架为其开发功能丰富的应用,其中 “32feet.NET” 是一个开源的 .NET 库,专为 .NET Framework 和 .NET Compact Framework 提供蓝牙开发支持。它包含多个命名空间,例如 InTheHand.Devices.Bluetooth、InTheHand.Net.Personal 和 InTheHand.Phone.Bluetooth,用于实现蓝牙设备交互功能。 InTheHand.Devices.Bluetooth 命名空间用于执行基础蓝牙操作,比如扫描附近设备、建立连接以及发现蓝牙服务等。InTheHand.Net.Personal 提供了更高级的功能,例如创建个人区域网络(PAN)、文件传输和串行端口模拟,便于开发者开发跨设备的数据共享应用。而 InTheHand.Phone.Bluetooth 主要针对 Windows Phone 平台,支持蓝牙配对、消息收发和蓝牙耳机控制等功能,不过由于 Windows Mobile 已停止更新,该命名空间更多适用于旧设备或项目。 压缩包中的文件列表看似是维基页面的渲染文件,可能是关于 32feet.NET 的使用教程、API 参考或示例代码。文件名如 13632.html、563803.html 等可能是页面 ID,涵盖蓝牙设备搜索、连接和数据传输等不同主题。 使用 32feet.NET 进行蓝牙开发时,开发者需要注意以下几点:首先,确保开发环境已安装 .NET Framework 或 .NET Compact Framework,以及 32feet.NET
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d8a2bf0af1ac Mask R-CNN 是一种在实例分割任务中表现优异的深度学习模型,它融合了 Faster R-CNN 的目标检测功能和 CNN 的像素级分类能力,能够实现图像中每个目标的定位、识别与分割。本指南将指导你如何使用 Mask R-CNN 训练自定义数据集。 你需要准备包含图像(JPEG 或 PNG 格式)和标注文件(XML 或 JSON 格式)的数据集,标注文件需包含物体类别、坐标和掩模信息。数据集应按照 COCO 标准组织,分为训练集、验证集和可选的测试集。可以使用工具如 COCO API 或 labelme 将原始数据转换为 COCO 格式,并确保图像文件名与标注文件名一致且在同一目录下。通常按 8:2 或 9:1 的比例划分训练集和验证集。 从提供的压缩包中安装所需库。运行 pip install -r requirements.txt 安装依赖,包括 TensorFlow、Keras、Cython、COCO API 等。 修改 train_test.py 和 test_model.py 中的路径,使其指向你的数据集目录,确保 ROOT_DIR 指向数据集根目录,ANNOTATION_DIR 指向标注文件所在目录。在 config.py 中根据硬件资源和训练目标调整学习率、批大小、迭代次数等参数。 运行 train_test.py 开始训练。训练时会加载预训练权重并进行微调,期间会定期保存模型,便于评估和恢复。 使用 test_model.py 或 test.py 对模型进行验证和测试。这些脚本会加载保存的模型权重,将其应用于新图像并生成预测结果。 预测结果为二进制掩模,需进一步处理为可读图像。可借助 COCO API 或自定义脚本将掩模合并到原始图像上,生成可视化结果。 若模型性
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