TSDX 开源项目教程

TSDX 开源项目教程

tsdxZero-config CLI for TypeScript package development项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ts/tsdx

1. 项目的目录结构及介绍

TSDX 是一个用于创建 TypeScript 库的零配置 CLI 工具。以下是 TSDX 项目的典型目录结构:

tsdx-project/
├── node_modules/
├── package.json
├── dist/
├── src/
│   ├── index.ts
├── tsconfig.json
├── README.md
  • node_modules/: 包含项目依赖的模块。
  • package.json: 项目的配置文件,包含依赖、脚本等信息。
  • dist/: 编译后的输出目录,包含最终的 JavaScript 文件。
  • src/: 源代码目录,包含 TypeScript 文件。
  • tsconfig.json: TypeScript 配置文件。
  • README.md: 项目说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

TSDX 项目的启动文件通常是 src/index.ts。这个文件是项目的入口点,负责导出库的主要功能。例如:

// src/index.ts
export { default as MyComponent } from './MyComponent';

在这个文件中,你可以导出你的组件、函数或其他模块。

3. 项目的配置文件介绍

package.json

package.json 文件包含了项目的基本信息和依赖配置。以下是一个典型的 package.json 文件示例:

{
  "name": "tsdx-project",
  "version": "1.0.0",
  "main": "dist/index.js",
  "module": "dist/index.modern.js",
  "typings": "dist/index.d.ts",
  "scripts": {
    "start": "tsdx watch",
    "build": "tsdx build",
    "test": "tsdx test"
  },
  "dependencies": {
    "react": "^17.0.2"
  },
  "devDependencies": {
    "tsdx": "^0.14.1",
    "typescript": "^4.2.3"
  }
}
  • name: 项目名称。
  • version: 项目版本。
  • main: 主入口文件。
  • module: 现代模块入口文件。
  • typings: TypeScript 类型定义文件。
  • scripts: 包含各种脚本命令,如启动、构建和测试。
  • dependencies: 生产环境依赖。
  • devDependencies: 开发环境依赖。

tsconfig.json

tsconfig.json 文件用于配置 TypeScript 编译选项。以下是一个典型的 tsconfig.json 文件示例:

{
  "compilerOptions": {
    "target": "es5",
    "module": "commonjs",
    "strict": true,
    "esModuleInterop": true,
    "skipLibCheck": true,
    "forceConsistentCasingInFileNames": true,
    "outDir": "./dist",
    "declaration": true
  },
  "include": ["src"]
}
  • compilerOptions: 编译选项。
    • target: 编译目标版本。
    • module: 模块系统。
    • strict: 启用严格模式。
    • esModuleInterop: 启用 ES 模块互操作。
    • outDir: 输出目录。
    • declaration: 生成类型声明文件。
  • include: 包含的文件或目录。

通过以上配置,你可以更好地理解和使用 TSDX 项目。

tsdxZero-config CLI for TypeScript package development项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ts/tsdx

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

6/2025 MP4 出版 |视频: h264, 1280x720 |音频:AAC,44.1 KHz,2 Ch 语言:英语 |持续时间:12h 3m |大小: 4.5 GB 通过实际 NLP 项目学习文本预处理、矢量化、神经网络、CNN、RNN 和深度学习 学习内容 学习核心 NLP 任务,如词汇切分、词干提取、词形还原、POS 标记和实体识别,以实现有效的文本预处理。 使用 One-Hot、TF-IDF、BOW、N-grams 和 Word2Vec 将文本转换为向量,用于 ML 和 DL 模型。 了解并实施神经网络,包括感知器、ANN 和数学反向传播。 掌握深度学习概念,如激活函数、损失函数和优化技术,如 SGD 和 Adam 使用 CNN 和 RNN 构建 NLP 和计算机视觉模型,以及真实数据集和端到端工作流程 岗位要求 基本的 Python 编程知识——包括变量、函数和循环,以及 NLP 和 DL 实现 熟悉高中数学——尤其是线性代数、概率和函数,用于理解神经网络和反向传播。 对 AI、ML 或数据科学感兴趣 – 不需要 NLP 或深度学习方面的经验;概念是从头开始教授的 描述 本课程专为渴望深入了解自然语言处理 (NLP) 和深度学习的激动人心的世界的人而设计,这是人工智能行业中增长最快和需求最旺盛的两个领域。无论您是学生、希望提升技能的在职专业人士,还是有抱负的数据科学家,本课程都能为您提供必要的工具和知识,以了解机器如何阅读、解释和学习人类语言。我们从 NLP 的基础开始,从头开始使用文本预处理技术,例如分词化、词干提取、词形还原、停用词删除、POS 标记和命名实体识别。这些技术对于准备非结构化文本数据至关重要,并用于聊天机器人、翻译器和推荐引擎等实际 AI 应用程序。接下来,您将学习如何使用 Bag of Words、TF-IDF、One-Hot E
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