gulp合并压缩

1、文件合并压缩

  var concat = require(‘gulp-concat’); //引用 

  var uglify = require(‘gulp-uglify’); 
  接下来,只要concat(‘xxx.js’)就算合并了。注意此时只是在内存中生成

  前面我们学过管道的概念,因此代码整合非常简单 
  gulp.src([这里写上js]).pipe(concat(‘xxx.js’)).pipe(uglify()).pipe(gulp.dest(‘目录’))

2、gulp-useref进行资源合并

  文件配置:通过插入特定的标签,用于标示gulp-useref要处理的资源

 

gulp脚本:

tip

通常,我们希望资源进行合并输出后,删除掉合并前的js和css,避免接下来进行其他处理时,要手动再写脚本排除掉它们。 
所以,需求是使用gulp-useref合并资源输出并删除合并前的文件。 
查看源码和参照官方配置,惊喜发现,改下gulp脚本就可以达到目的:

 If you want to minify your assets or perform some other modification, you can use gulp-if to conditionally handle specific types of assets.

 

 Blocks are expressed as:

 

转载于:https://www.cnblogs.com/gopark/p/8253694.html

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是一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。进一步地,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:具备一定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,并可进一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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