webpack ( 一 ) 安装

本文介绍了如何安装Webpack及其开发服务器,并通过示例演示了Webpack的基本使用流程,包括配置静态页面和打包JavaScript文件。

webpack的安装基于node的npm模块,所以要先安装node环境,再用npm安装webpack。

安装:

1.全局安装
$ npm install webpack -g
可用webpack -v查看安装版本
2.项目目录安装
$ npm install webpack --save-dev
结尾处--save-dev 表示写入package.json,方面以后安装
3.如需安装webpack开发工具,单独安装
$ npm install webpack-dev-server --save-dev

webpack的安装基于node,所以要先安装node环境,安装完成后,再用npm安装webpack。

使用:

首先创建一个静态页面 index.html 和一个 JS 入口文件 entry.js:

<!-- index.html -->
<html>
    <head>
      <meta charset="utf-8">
    </head>
    <body>
    //注意:引入的是bundle.js
      <script src="bundle.js"></script>
    </body>
</html>
// entry.js
document.write('It works.')

然后编译 entry.js 并打包到 bundle.js:
cmd命令行
$ webpack entry.js bundle.js
打包过程会显示日志:

<!--Hash: e964f90ec65eb2c29bb9
Version: webpack 1.12.2
Time: 54ms
Asset Size Chunks Chunk Names
bundle.js 1.42 kB 0 [emitted] main
[0] ./entry.js 27 bytes {0} [built]-->

213

用浏览器打开 index.html 将会看到 It works. 。
接下来添加一个模块 module.js 并修改入口 entry.js:

//module.js
module.exports = 'It works from module.js
// entry.js
document.write('It works.')
document.write(require('./module.js')) // 添加模块

重新打包 webpack entry.js bundle.js 后刷新页面看到变化 It works.It works from module.js.

Webpack 会分析入口文件,解析包含依赖关系的各个文件。这些文件(模块)都打包到 bundle.js 。Webpack 会给每个模块分配一个唯一的 id 并通过这个 id 索引和访问模块。在页面启动时,会先执行 entry.js 中的代码,其它模块会在运行 require 的时候再执行。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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