Vue-cli单文件组件引入less、sass、css样式的不同方法

本文介绍如何在 Vue CLI 项目中配置并使用 Sass 和 Less,包括安装必要的依赖包、内联写法和引用写法等。适用于希望利用预处理器增强 CSS 功能的前端开发者。

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vue-cli中已经内置配置好了sass 以及lass的配置。如果需要的话直接下载两个模块就可以了,webpack它会根据 lang 属性自动用适当的加载器去处理。


如果需要使用sass,则安装:

npm install node-sass --save-dev
npm install sass-loader --save-dev


如果需要使用less,则安装:

npm install less --save-dev
npm install less-loader --save-dev


sass的内联写法:

<style lang="sass" scoped>
  //sass样式
</style>

less的内联写法:

<style lang="less" scoped>
  //less样式
</style>


css的内联写法:

<style lang="css" scoped>
  //css样式
</style>


sass的引用写法:

<style lang="sass" src="./index.sass"></style>

less的引用写法:

<style lang="less" src="./index.less"></style>

css的引用写法:

<style lang="css">
      @import './index.css'
</style>
  或者
<style lang="css" src="./index.css"></style>


以上就是本人对结合webpack插件extract-text-webpack-plugin单文件组件css编译提取使用的一点心得,欢迎指正,谢谢!

### Swin Transformer 论文精读:Hierarchical Vision Transformer Using Shifted Windows Swin Transformer 是一种基于视觉的分层 Transformer 模型,其核心创新在于通过 **Shifted Window-based Self-Attention** 实现了线性计算复杂度,同时能够生成多尺度特征表示。这种方法在图像分类、目标检测和语义分割等任务中取得了显著的性能提升 [^2]。 #### 核心架构概述 Swin Transformer 的整体结构分为多个阶段(Stage),每个阶段包含多个 Swin Transformer Block。这些块使用 **窗口化自注意力机制** 和 **移位窗口策略** 来实现高效计算并捕捉长距离依赖关系。 - **分层特征提取** 类似于传统卷积神经网络(如 ResNet),Swin Transformer 采用分层设计来逐步降低空间分辨率并增加通道维度。这种设计允许模型从局部到全局地构建特征表示。 - **窗口划分与移位窗口机制** 在每个 Swin Transformer Block 中,输入特征图被划分为不重叠的窗口,并在这些窗口内执行自注意力计算。为了增强跨窗口的信息交互,在下一个 Block 中对窗口进行移位操作(Shifted Windows)。这种方式既减少了计算量,又保持了模型对全局信息的感知能力 [^1]。 ```python # 窗口划分伪代码示例 def window_partition(x, window_size): B, H, W, C = x.shape # 将图像划分为多个窗口 x = tf.reshape(x, shape=[B, H // window_size, window_size, W // window_size, window_size, C]) windows = tf.transpose(x, perm=[0, 1, 3, 2, 4, 5]) return tf.reshape(windows, shape=[-1, window_size, window_size, C]) # 移位窗口伪代码 def shifted_window_attention(x, window_size, shift_size): B, H, W, C = x.shape # 对特征图进行滚动操作以实现窗口移位 x = tf.roll(x, shift=(-shift_size, -shift_size), axis=(1, 2)) return window_partition(x, window_size) ``` #### 自注意力机制优化 传统的 Vision TransformerViT)在整个图像上应用自注意力机制,导致计算复杂度为 $O(n^2)$,其中 $n$ 是图像块的数量。而 Swin Transformer 通过将注意力限制在局部窗口内,将复杂度降低到 $O(n)$,使其适用于高分辨率图像处理 [^4]。 此外,移位窗口机制确保了相邻窗口之间的信息流动,从而避免了局部注意力带来的信息隔离问题。这种设计使得 Swin Transformer 能够在保持计算效率的同时实现全局建模能力。 #### 实验结果与性能优势 Swin Transformer 在多个视觉任务中表现出色: - **ImageNet 分类任务**:Swin-Tiny、Swin-Small、Swin-Base 和 Swin-Large 四种变体均在 ImageNet-1K 上实现了优于其他 Transformer 主干网络的 Top-1 准确率。 - **COCO 目标检测**:在 COCO 数据集上,Swin Transformer 在 Faster R-CNN 框架下达到了 SOTA 性能,mAP 超过之前的最佳方法。 - **ADE20K 语义分割**:在 ADE20K 数据集上,Swin Transformer 作为编码器也取得了领先的 mIoU 指标 [^2]。 #### 消融实验分析 论文还进行了详细的消融研究,验证了以下几个关键组件的有效性: - **窗口大小的影响**:较大的窗口有助于捕捉更广泛的上下文,但会增加计算开销。 - **移位窗口的重要性**:实验证明,移位机制可以显著提升模型性能,尤其是在长距离依赖任务中。 - **不同层级的设计**:通过对比不同层级深度和通道配置,论文展示了如何平衡精度与效率 [^3]。 ---
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