前端构建工具

【工程化】浅谈前端构建工具 前端构建工具是辅助开发者将源代码转换为浏览器可直接运行的静态资源的工具集合。随着前端技术的发展,源代码往往包含浏览器无法直接解析的语法(如 TypeScript、Sass)、模块化规范(如 ES Modules、CommonJS)以及需要优化的资源(如未压缩的图片、冗余代码),构建工具通过一系列自动化处理(转译、打包、压缩、优化等),降低开发复杂度并提升应用性能。​构建工具的核心价值体现在三个方面:一是语法转换,将高级编程语言或语法(如 ES6+、JSX)转换为浏览器兼容的代码;二是资源整合。 阅读详情

Gulp构建工具

常用的组件

”devDependencies”: {
“gulp”: “*”, // 基础
“gulp-if”: “*”, // 根据不同的环境,切换方法

"gulp-util": "*",             // 如果有自定义方法,可能会用到
"gulp-clean": "*",            // 清理路径下文件
"gulp-rename": "*",           // 重命名文件,比如上节提到 _ 需要还原回去
"gulp-concat": "*",           // 文件合并

"gulp-esLint": "*",           // 查Javascript编程时的语法错误码
"gulp-browserify": "*",       // 利用 CommonJS 的格式,直接让浏览器也能用类似的方式
"gulp-uglify": "*",           // 替换压缩

"gulp-jade": "*",             // jade
"gulp-stylus": "*",           // stylus

"gulp-mocha": "*",            // 测试框架
"chai": "*",
"jscov": "*",

"gulp-changed": "*"           // 有变化的才操作,没变化的就跳过,可进一步优化效率

}

gulp和webpack的区别

gulp

gulp强调的是前端开发的工作流程,侧重于前端开发的整个过程的控制管理(像是流水线),我们可以通过配置一系列的task,定义task处理的事务(例如文件压缩合并、雪碧图、启动server、版本控制等),然后定义执行顺序,来让gulp执行这些task,从而构建项目的整个前端开发流程。
PS:简单说就一个Task Runner

gulp执行任务的顺序

gulp执行多个任务时是异步的,所有任务并行执行
如果控制那些任务并行执行,那些任务串行执行,可以采用如下方法:
1. 给每一个需要依赖其他任务的任务写依赖:eg1:任务style依赖任务compass的执行结果时如下:
gulp.task('style',['compass'],function(){});
2. 使用插件——gulp-sequence
var runSequence = require('gulpSequence');
gulp.task('prod', function(cb) {
runSequence('clean', 'compass', ['image', 'style', 'html'], 'ftp')(cb);
});

3. gulp的当前最新、未正式发布版本gulp 4.0也提供了新的API(series、parallel)来解决这个问题。

gulp.task(‘prod’, gulp.series(‘clean’, ‘compass’, gulp.parallel(‘image’, ‘style’, ‘html’), ‘ftp’));


webpack

webpack是一个前端资源模块化管理和打包工具,更侧重模块打包.我们可以把开发中的所有资源(图片、js文件、css文件等)都看成模块,通过loader(加载器)和plugins(插件)对资源进行处理,打包成符合生产环境部署的前端资源。
PS:webpack is a module bundle

PS:我们全局安装了gulp,项目也安装了gulp,全局安装gulp是为了执行gulp任务,本地安装gulp则是为了调用gulp插件的功能。

补充

  1. gulp-autoprefixer:使用gulp-autoprefixer根据设置浏览器版本自动处理浏览器前缀。。使用它不必考虑各浏览器兼容前缀。【特别是开发移动端页面时,就能充分体现它的优势。例如兼容性不太好的flex布局。】
深度学习入门:一文详解BP神经网络 在BP神经网络中,输入层和输出层的节点个数都是确定的,而隐含层节点个数不确定,那么应该设置为多少。实际上,隐含层节点个数的多少对神经网络的性能是有影响的,有一个经验公式可以确定隐含层。上面是对隐含层和输出层之间的权值和输出层的阀值计算调整量,而针对输入层和隐含层和隐含层的阀值调。在BP神经网络中,输入层节点没有阀值。神经网络,神经网络在机器学习中应用比较广泛,比如函数逼近,模式识别,分类,数据压缩,数据。要求输入模式要有足够的随机性,对输入模式的噪声比较敏感,即对于剧烈变化的输入模式,训。 阅读详情

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