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1.安装插件gulp-clean-css
npm install gulp-clean-css --save-dev2.配置gulpfile.js
var gulp = require("gulp");
var cssmin = require('gulp-clean-css');
//压缩css
gulp.task('testCssmin', function () {
gulp.src('Webapp/CSS/**/*.css')
.pipe(cssmin())
.pipe(gulp.dest('Webapp/dist/css'));
});
电磁阀的符号解读
先数方框数量定“几位”（工作位置数 ）；数接口数量（P、A、R等 ）定“几通”；看箭头、截断符号，结合常态位（弹簧侧/中间位 ），分析通电/断电时的通路切换；字母（P、A、R ）、线圈（单/双电控 ）、弹簧（复位 ）辅助确认功能（如NO/NC对应常态通断 ）。不同厂家符号细节（如编码、线圈画法 ）有差异，遇到陌生符号，建议结合产品手册、品牌规范核对，就能精准读懂电磁阀的“语言”啦~
使用 gulp-cleanwxss 清除小程序无用样式代码
小程序在迭代中，因没有及时清理无用样式，造成包体积越来越大。而通过人工判断清除工作量大，因而使用实现脚本清除。
岭回归的MATLAB步骤
MATLAB 实现框架，它涵盖了从数据导入到岭回归的步骤，包括计算共线性、使用 MAE、MSE、R²、MAPE 进行评价，以及绘制相应的可视化图表。
gulp-clean----gulp系列（五)
前面说过，当css，img，js出现删除操作的时候，虽然watch会监听，但是并不会删除相应文件。 现在实现clean任务，执行任务前先删除一次build目录。 先配置JS任务，设置删除目录。 在系列（四）代码的基础上，再进行扩展。 1.安装gulp-clean: npm install --save-dev gulp-clean 2.找到gulp->conf...
Vue项目实战：5分钟搞定高德地图离线部署（附避坑指南）
本文详细介绍了在Vue项目中实现高德地图离线部署的完整方案。针对内网或网络隔离环境，通过获取并改造JSAPI文件、下载组织地图瓦片数据，并集成vue-amap组件，实现地图功能的本地化运行。文中提供了核心代码、避坑指南及性能优化建议，帮助开发者快速构建稳定可靠的离线地图应用。
KEPServerEX6教程：IoT Gateway与MQTT Client实现工业数据双向通信
工业物联网的核心挑战在于异构设备协议与云端平台之间的数据互通。Modbus、S7、OPC UA等现场协议纷繁复杂，而上层应用普遍偏好MQTT、REST等轻量接口，此时需要一个可靠的协议转换层。MQTT作为低带宽、高可靠的发布/订阅消息协议，天然适合工业数据采集与远程控制场景。KEPServerEX6作为工业网关软件，内置IoT Gateway与MQTT Client组件，分别承担数据上行发布与指令下行订阅的职责，形成完整的双向闭环。通过配置Modbus TCP设备驱动、创建Tag、设置MQTT Broker
gulp插件：gulp-cssnano，gulp-minify-css 和gulp-clean-cs
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40817115/article/details/81095176 近日在学习《Web前端自动化构建》，关于gulp的css压缩插件，书中先后提到了两个，分别是gulp-cssnano和gulp-minify-css，而执行npm install gulp-minify-css –save-dev时，控制台提示如下：n...
信创改造实战：SpringBoot项目迁移到宝兰德BES 9.5.5的完整避坑指南（附依赖配置）
本文详细介绍了将SpringBoot项目迁移到宝兰德BES 9.5.5中间件的完整流程，包括环境准备、依赖调整、Web.xml版本适配、部署配置优化及常见问题解决方案。特别针对信创改造需求，提供了排除Tomcat依赖、处理BES专用starter等实用技巧，帮助开发者顺利完成国产中间件迁移。
gulp入门教程18：gulp插件gulp-clean
gulp-clean是一个用于删除文件及文件夹的Gulp插件，它可以帮助你在执行打包等任务之前清理目标文件夹，确保每次打包时使用的都是最新的文件。
STC8G1K08A 实战应用：从配置到功能实现
本文详细介绍了STC8G1K08A单片机的实战应用，从开发环境搭建、GPIO配置、ADC模块使用到定时器中断处理和PWM输出等核心功能。重点讲解了外设模块的协同工作配置技巧，并分享了实际项目开发中的经验教训，帮助开发者快速掌握STC8G1K08A的高效应用。
slew dreate，slew threshold与transition计算
只看rise情况下，from pin取slew threshold10%-90%的区间，slew derate为1，计算得到transition为1.002e-10，to pin的slew threshold 为30%-70%，slew derate 0.5，从波形列表上取相近的值3.75e-10和8.75e-10，计算得到transition为(8.75e-10-3.75e-10)/0.5=1e-9，考虑精度和取值区间问题，基本符合工具计算的值，如下:。如下示例，在.lib库中有定义以下内容。
gulp插件(10) - gulp-clean(删除文件及文件夹)
功能说明：删除文件及文件夹，在执行打包的时候，一般都需要先清理目标文件夹，以保证每次打包时，都是最新的文件。
深入剖析 Wenet 下 AISHELL-1 的 run.sh 脚本：从数据准备到模型训练
run.sh脚本用于处理 AISHELL-1 数据集的整个训练和测试流程。我们将逐步分析脚本中的每个部分，包括环境变量、参数设置、各个阶段的执行等。stage: 设置脚本的起始阶段（如数据准备）。stop_stage: 设置脚本的结束阶段。通过对 Wenet 下 AISHELL-1 的run.sh脚本的详细剖析，我们希望你能更好地理解每个步骤的功能及其背后的原理。此脚本不仅为模型训练提供了便利，也为用户自定义和扩展训练流程提供了基础。希望本教程能帮助你顺利完成语音识别项目！
gulp：压缩CSS插件——gulp-clean-css
依赖https://github.com/jakubpawlowicz/clean-css#important-40-breaking-changes
ET2012新版免狗免安装绿色软件
ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。，新界面，新视觉，
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
clean-css压缩,gulp实战技巧之gulp-clean-css+gulp-postcss等几款css压缩插件
摘要：本文会总结自己在以往项目中使用的几款css压缩和添加浏览器厂商前缀相关的插件以及遇到的坑。插件列表如下：gulp-postcss+cssnano、gulp-postcss+postcss-clean、gulp-postcss+postcss-import、gulp-postcss+autoprefixer、gulp-clean-css、gulp-autoprefixer、gulp-cssna...
VB摄像头监控
该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等，可在创建的窗口进行控制
推荐一款高效CSS压缩工具：gulp-clean-css
推荐一款高效CSS压缩工具：gulp-clean-css 在前端开发中，优化代码性能是至关重要的一步，尤其是CSS文件，过大的尺寸可能导致页面加载速度变慢。今天，我将向您推荐一个强大的CSS压缩工具——gulp-clean-css，它是基于Gulp的任务自动化工具和Clean CSS库的完美结合。 项目简介 是一个Gulp插件，用于压缩和清理CSS文件。它利用了Clean CSS 库的强大功能，提...
gulp插件-css压缩插件(gulp-clean-css)
安装： npm install --save-dev -gulp-clean-css 作用： 压缩css文件 使用： const gulp = require('gulp'), minifyCss = require("gulp-clean-css"); gulp.task("minifyCss",()=>{ gulp.src("./src/css/*.css") //要压缩的 css 文件 .pipe(minifyCss()) .pipe(g
gulp插件(2) - gulp-clean-css(压缩CSS文件)
功能说明：压缩css文件，并给引用URL添加版本号避免缓存，gulp-minify-css已废弃，使用gulp-clean-css，用法一致 1、本地安装gulp-minify-css$>cnpm install gulp-minify-css --save-dev2、配置gulpfile.jsvar gulp = require('gulp'), cssmin = require('gul
Gulp学习--css压缩处理(顺便解决zindex问题)之clean-css(部分参数解析)
gulpfile.js中代码 const { src,dest,task } = require('gulp'); const cssnano = require('gulp-cssnano'); const rename = require('gulp-rename'); const concat = require('gulp-concat'); const sourcemaps = require('gulp-sourcemaps'); const cleanCss = require('gulp-c
gulp常用插件-gulp-clean-css
使用gulp-clean-css压缩css文件，减小文件大小，并给引用url添加版本号避免缓存。
Gulp 使用gulp压缩CSS
我们除了可以使用 gulp 压缩 JS 文件，还可以压缩 CSS，压缩 CSS 代码可以降低 CSS 文件的大小，提高网页的打开速度。 压缩CSS文件 使用 gulp 来压缩 CSS 文件的操作步骤和压缩 JS 文件差不多，前面我们学习了如何压缩 JS 文件，那么再学习压缩 CSS 文件就会觉得很简单啦。 压缩 CSS 文件同样需要用到相应的插件，关于 gulp 的 CSS 压缩插件，一共有如下三个： gulp-cssnano gulp-minify-css gulp-clean-css 上面三个插件，
gulp插件：gulp-cssnano，gulp-minify-css 和gulp-clean-css
近日在学习《Web前端自动化构建》，关于gulp的css压缩插件，书中先后提到了两个，分别是gulp-cssnano和gulp-minify-css，而执行npm install gulp-minify-css –save-dev时，控制台提示如下： npm WARN deprecated gulp-minify-css@1.2.4: Please use gulp-clean-css gu...
gulp完成javascript压缩合并,css压缩
最近需要对项目进行优化,主要是对js的压缩合并和css文件的压缩,查找相关资料之后发现gulp可以实现相关的功能，特此分享一下使用心得。 1.安装gulp gulp是基于Node.js的前端构建工具。所以首先需要安装nodejs，安装nodejs。 完成nodejs安装之后，需要使用npm安装gulp。 先安装全局gulp npm install -g gulp 然后...
Sassy Starter性能优化技巧：图片压缩、CSS压缩与自动前缀
Sassy Starter是基于SMACSS架构的Sass(SCSS)项目开发工具包，集成了多种性能优化功能。本文将分享三个实用技巧，帮助开发者通过图片压缩、CSS压缩和自动前缀功能，显著提升前端项目性能和兼容性。 ## 为什么性能优化对Sass项目至关重要 🚀 在现代前端开发中，性能优化直接影响用户体验和搜索引擎排名。Sassy Starter作为专业的SCSS开发工具，提供了完整的构建流
如何使用gulp-clean-css：一个详细的指南
如何使用gulp-clean-css：一个详细的指南 一、项目目录结构及介绍 ├── gulpfile.js # Gulp任务文件，是项目的启动核心 ├── package.json # 项目元数据文件，包括依赖项和版本等信息 ├── README.md # 项目说明文档，快速了解项目用途和基本使用方法 └── node_modules/ ...
gulp html压缩 war,maven集成gulp压缩js,css方案
添加gulp任务 var gulp = require('gulp'),rev = require('gulp-rev'),cleanCss = require('gulp-clean-css'),uglify = require('gulp-uglify'),concat = require('gulp-concat'),sourcemaps = require('gulp-sourcemaps...
gulp中css压缩,gulp压缩css
gulp压缩css，选用的依赖是gulp-clean-css，在压缩大型项目时还对用到一个dom流压缩文件选取的依赖gulp-dom-src依赖安装：npm i gulp-clean-css依赖安装：npm i gulp-dom-srcgulpflie：```var gulp = require("gulp"),htmlSrc = require("gulp-dom-src"),//在html页面...
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