Web前端最全Webpack 核心知识有哪些?(2),2024年最新2024-2024字节跳动Web前端面试真题解析

“华为”云桌面系统声音比较小,如何调大? 调整操作系统声音 开启云桌面,登录账户之后,进入操作系统,鼠标左键点击右下角的声音图标,把声音调到最大(如下图); 可以考虑使用浏览器在线听音乐,确定声音的音量! 如果只是耳麦声音小,可以鼠标右键点击声音图标,选择录音设备(R),如下图: 点击“录音设备(R)”后进入,鼠标右键点击“麦克风”选择属性,将侦听级别调至最大,确定! 调整华为云终端声音(软设置) 将鼠标移至桌面的顶端中间位置,打开如下图的样式图标,鼠标左键点击“主页”; 点击“主页”之后,将回到云桌面的终端操作界面, 阅读详情

最后

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实现准则

  • 简单【Simple】loader只做单一任务,多个loader > 一个多功能loader

  • 链式【Chaining】遵循链式调用原则

  • 无状态【Stateless】即函数式里的Pure Function,无副作用

  • 使用工具库【Loader Utilities】充分利用 loader-utils 包

实现一个简单的loader,功能是替换console.log、去除换行符、在文件结尾处增加一行自定义内容

/** webpack.config.js */

const path = require(“path”);

module.exports = {

entry: {

index: path.resolve(__dirname, “src/index.js”),

},

output: {

path: path.resolve(__dirname, “dist”),

},

module: {

rules: [

{

test: /.js$/,

use: [

{

loader: path.resolve(“lib/loader/loader1.js”),

options: {

message: “this is a message”,

}

}

],

},

],

},

};

/** lib/loader/loader1.js */

const loaderUtils = require(‘loader-utils’);

/** 过滤console.log和换行符 */

module.exports = function (source) {

// 获取loader配置项

const options = loaderUtils.getOptions(this);

console.log(‘loader配置项:’, options);

const result = source

.replace(/console.log(.*);?/g, “”)

.replace(/\n/g, “”)

.concat(console.log("${options.message || '没有配置项'}"););

return result;

};

异步loader如何编写

/** lib/loader/loader1.js */

/** 异步loader */

module.exports = function (source) {

let count = 1;

// 1.调用this.async() 告诉webpack这是一个异步loader,需要等待 asyncCallback 回调之后再进行下一个loader处理

// 2.this.async 返回异步回调,调用表示异步loader处理结束

const asyncCallback = this.async();

const timer = setInterval(() => {

console.log(时间已经过去${count++}秒);

}, 1000);

// 异步操作

setTimeout(() => {

clearInterval(timer);

asyncCallback(null, source);

}, 3200);

};

4. Plugin


在webpack编译整个生命周期的特定节点执行特定功能

实现要点:

  • 一个命名JS函数或者JS类

  • 在prototype上定义一个apply方法(供webpack调用,并且在调用时注入 compiler 对象)

  • 在 apply 函数中需要有通过 compiler 对象挂载的 webpack 事件钩子(钩子函数中能拿到当前编译的 compilation 对象)

  • 处理 webpack 内部实例的特定数据

  • 功能完成后调用 webpack 提供的回调

基本模型:

// 1、Plugin名称

const MY_PLUGIN_NAME = “MyBasicPlugin”;

class MyBasicPlugin {

// 2、在构造函数中获取插件配置项

constructor(option) {

this.option = option;

}

// 3、在原型对象上定义一个apply函数供webpack调用

apply(compiler) {

// 4、注册webpack事件监听函数

compiler.hooks.emit.tapAsync(

MY_PLUGIN_NAME,

(compilation, asyncCallback) => {

// 5、操作Or改变compilation内部数据

console.log(compilation);

console.log(“当前阶段 ======> 编译完成,即将输出到output目录”);

// 6、如果是异步钩子,结束后需要执行异步回调

asyncCallback();

}

);

}

}

// 7、模块导出

module.exports = MyBasicPlugin;

实现一个plugin,功能是在dist目录自动生成README文件:

const MY_PLUGIN_NAME = “MyReadMePlugin”;

// 插件功能:自动生成README文件,标题取自插件option

class MyReadMePlugin {

constructor(option) {

this.option = option || {};

}

apply(compiler) {

compiler.hooks.emit.tapAsync(

MY_PLUGIN_NAME,

(compilation, asyncCallback) => {

compilation.assets[“README.md”] = {

// 文件内容

source: () => {

return # ${this.option.title || '默认标题'};

},

// 文件大小

size: () => 30,

};

asyncCallback();

}

);

}

}

// 7、模块导出

module.exports = MyReadMePlugin;

compiler.hooks 上挂载了不同时期触发的webpack事件函数(类似于React生命周期),可以在编译的各个阶段执行其他逻辑或者改变输出结果,具体支持的事件列表可以看这里:compiler-hooks

Tapable:

webpack 的插件架构主要基于 Tapable 实现的,Tapable 是 webpack 项目组的一个内部库,主要是抽象了一套插件机制。它类似于 NodeJS 的 EventEmitter 类,专注于自定义事件的触发和操作。

Tapable事件类型分为同步和异步,内部又以不同的规则分为不同类型,上述事件的具体区别可以看 这篇文章,理解这些事件的区别和应用场景有助于我们理解webpack源码和编写Plugin

Complier对象:

在webpack启动时被初始化一次,全局唯一,可以理解为webpack编译实例,它包含了webpack原始配置、Loader、Plugin引用、各种钩子

部分源码:https://github.com/webpack/webpack/blob/10282ea20648b465caec6448849f24fc34e1ba3e/lib/webpack.js

5. 性能优化


1. 从何开始?

  • 使用 speed-measure-webpack-plugin 测量打包速度

  • 使用 webpack-bundle-analyzer 进行体积分析

从某项目的分析图可以看出一个很明显的优化空间就是 BizCharts 没有按需引入,这时候我们可以import路径再执行一次打包分析看效果。

另外图中每个模块都有三种Size,分别是 Stat Size、Parsed Size、Gzipped Size,这三者的分别代表什么含义可以看下插件的github issue

2. 优化Loader配置

思路主要是优化搜索时间、缩小文件搜索范围、减少不必要的编译工作,具体做法可以看以下配置文件

module .exports = {

module : {

rules : [{

// 如果项目源码中只有 文件,就不要写成/\jsx?$/,以提升正则表达式的性能

test: /.js$/,

// babel-loader 支持缓存转换出的结果,通过 cacheDirectory 选项开启

use: [‘babel-loader?cacheDirectory’] ,

// 只对项目根目录下 src 目录中的文件采用 babel-loader

最后

如果你已经下定决心要转行做编程行业,在最开始的时候就要对自己的学习有一个基本的规划,还要对这个行业的技术需求有一个基本的了解。有一个已就业为目的的学习目标,然后为之努力,坚持到底。如果你有幸看到这篇文章,希望对你有所帮助,祝你转行成功。

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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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2024年Web前端最全什么,你还使用 webpack?别人都在用 vite 搭建项目了,web前端面试你必须要知道的那些知识和技能

前端字节跳动真题解析开源分享:【大厂前端面试题解析+核心总结学习笔记+真实项目实战+最新讲解视频】进行选择是否为 ts?vite 原生支持 ts。我们直接选择vue。不要 ts。此时,项目创建完成了,需要进入项目,安装依赖,就可以启动服务了。根据提示地址,去访问我们刚刚创建的第一个项目。如图所示。2.2、 vite创建文件目录创建好项目之后,使用编辑器打开项目,我们可以看到项目结构如图:学习vite是如何运行项目的,首先从配置文件入手。打开package.json文件,代码如下:},},

2401_84435192的博客 422

2024年最全快速搞定前端JS面试--精准匹配大厂要求 (系列课程),2024年最新面试掌握的技巧

小编的一位同事在校期间连续三年参加ACM-ICPC竞赛。从参赛开始,原计划每天刷一道算法题,实际上每天有时候不止一题,一年最终完成了 600+:凭借三年刷题经验,他在校招中很快拿到了各大公司的offer。入职前,他把他的刷题经验总结成1121页PDF书籍,作为礼物赠送给他的学弟学妹,希望同学们都能在最短时间内掌握校招常见的算法及解题思路。整本书,我仔细看了一遍,作者非常细心地将常见核心算法题和汇总题拆分为4个章节。开源分享:【大厂前端面试题解析+核心总结学习笔记+真实项目实战+最新讲解视频】

2401_84434880的博客 985

2024年Web前端最新2024年前端面试集锦_面试组件封装(2),2024年最新面试字节跳动两轮后被完虐

从转行到现在,差不多两年的时间,虽不能和大佬相比,但也是学了很多东西。我个人在学习的过程中,习惯简单做做笔记,方便自己复习的时候能够快速理解,现在将自己的笔记分享出来,和大家共同学习。开源分享:【大厂前端面试题解析+核心总结学习笔记+真实项目实战+最新讲解视频】个人将这段时间所学的知识,分为三个阶段:第一阶段:HTML&CSS&JavaScript基础第二阶段:移动端开发技术第三阶段:前端常用框架推荐学习方式:针对某个知识点,可以先简单过一下我的笔记,如果理解,那是最好,可以帮助快速解决问题;

2401_84433829的博客 721

2024年关于Webpack前端工程化构建,你必须要掌握这些核心知识点(1),Web前端系统开发面试题

Babel是一个JavaScript的编译器,我们在webpack中可以使用ES6以上版本的语法写代码,但是目前主流的浏览器仅支持ES5语法,通过Babel可以将ES6+语法自动转换成ES5语法,来适配浏览器的JavaScript解释器。比如说,我们使用ES6语法中的箭头函数实现代码:使用Babel转化成ES5语法后:小编的一位同事在校期间连续三年参加ACM-ICPC竞赛。

2401_84619145的博客 451

2024年Web前端最全关于webpack打包文件,字节面试官不想录取的暗示

秋招即将开始,校招的朋友普遍是缺少项目经历的,所以底层逻辑,基础知识要掌握好!而一般的社招,更是神仙打架。特别强调,项目经历不可忽视;几乎简历上提到的项目都会被刨根问底,所以项目应用的技术要熟练,底层原理必须清楚。这里给大家提供一份汇集各大厂面试高频核心考点前端学习资料。涵盖HTML,CSS,JavaScript,HTTP,TCP协议,浏览器,Vue框架,算法等高频考点238道(含答案)!开源分享:【大厂前端面试题解析+核心总结学习笔记+真实项目实战+最新讲解视频】高级前端工程师必备资料包。

2401_84435942的博客 429

2024年Web前端最全面试官:int和Integer的区别?为什么要有包装类?(1),2024年最新前端面试题webpack

本人分享一下这次字节跳动、美团、头条等大厂的面试真题涉及到的知识点,以及我个人的学习方法、学习路线等,当然也整理了一些学习文档资料出来是给大家的。知识点涉及比较全面,包括但不限于前端基础,HTML,CSS,JavaScript,Vue,ES6,HTTP,浏览器,算法等等开源分享:【大厂前端面试题解析+核心总结学习笔记+真实项目实战+最新讲解视频】基本数据类型======

java_dazhuzhu的博客 384

2024年Web前端最新2024-2024前端面试题合集,字节跳动前端开发面试题

(1)监听数据变化的实现原理不同(2)数据流的不同(3)模板渲染方式的不同。

2401_84433570的博客 593

2024年前端最全深度剖析互联网一线大厂Vue面试题(1),web开发要学习什么技术

本人分享一下这次字节跳动、美团、头条等大厂的面试真题涉及到的知识点,以及我个人的学习方法、学习路线等,当然也整理了一些学习文档资料出来是给大家的。知识点涉及比较全面,包括但不限于前端基础,HTML,CSS,JavaScript,Vue,ES6,HTTP,浏览器,算法等等开源分享:【大厂前端面试题解析+核心总结学习笔记+真实项目实战+最新讲解视频】2. 请描述一下slot 插槽的作用以及使用 (低频问题,简单来说就是分发DOM)3. 如何定义全局的属性或方法(基本不问了)

2401_84617533的博客 782

2024年Web前端最新vue中mint-ui使用,web前端开发书籍

本人分享一下这次字节跳动、美团、头条等大厂的面试真题涉及到的知识点,以及我个人的学习方法、学习路线等,当然也整理了一些学习文档资料出来是给大家的。知识点涉及比较全面,包括但不限于前端基础,HTML,CSS,JavaScript,Vue,ES6,HTTP,浏览器,算法等等开源分享:【大厂前端面试题解析+核心总结学习笔记+真实项目实战+最新讲解视频】技术学到手后,就要开始准备面试了,找工作的时候一定要好好准备简历,毕竟简历是找工作的敲门砖,还有就是要多做面试题,复习巩固。

2401_84617681的博客 1134
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