WebStorm使用Babel自动转换ES6代码为ES5代码

使用Babel JS在WebStorm中进行ES6开发 然而,并非所有的浏览器都支持ES6语法,这就需要使用Babel JS来将ES6代码转换为能够在所有浏览器上运行的ES5代码。接下来,在同一面板中,找到"JavaScript language version"下方的"JavaScript language service"(JavaScript语言服务)选项,并将其禁用。然后,依次点击"File"(文件)->“Settings”(设置),在弹出的对话框中选择"Languages & Frameworks"(语言和框架),然后选择"JavaScript"。 阅读详情
一、安装babel和前置组件
npm install -g babel-cli
npm install -g babel-preset-env
npm install -g babel-preset-es2015
二、配置webstorm

设置中,找到File Watcher。增加一个Babel类型的,正确添加Program值。

三、配置babel

项目目录下新建一个.babelrc文件。内容:

{
  "presets": [
    "es2015"
  ]
}
四、使用

这时,保存js代码时,会自动生成一个编译后的文件。默认声称在项目目录下dist文件夹内。

WebStorm ES6 语法支持设置&babel使用及自动编译(详解) 一、语法支持设置 Preferences > Languages & Frameworks > JavaScript 二、Babel安装 1、全局安装 npm install -g babel-cli 2、当前项目,适用于使用不同babel版本的情况 npm install --save-dev babel-cli 三、Babel基本用法 # 转码结果输出到标准输出 babel example.js # 转码结果写入一个文件 # --out-file 或 -o 参数指定输出文件 babel example.js --out-file compiled.js # 或者 babe 立即下载

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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