跟风 Webpack

之所以学习它是因为最近又长草于React,发现在GitHub上的许多项目都提到了它.我现在对它只是一知半解,本着保持饥饿的学习态度.我们开始拔草吧.
由于英文水平有限,我习惯于先搜一下中文资料对它有个大概的了解.
我找到了这篇文章一小时包教会,嗯.我喜欢这个标题.

一. 初始并安装

新建一个工程来开始我的练习,在工作空间下新建一个webpack-baby_steps文件夹,并初使化这个工程.

npm init

使用npm安装webpack.并写到package.json中

npm install webpack --save-dev

一. 配置

要让它为我们工作,我们需要告诉它我们需要干什么.在工程目录下新建一个webpack.config.js这是必需的.

var webpack = require('webpack');
var commonsPlugin = new webpack.optimize.CommonsChunkPlugin('common.js');

module.exports = {
    //插件项
    plugins: [commonsPlugin],
    //页面入口文件配置
    entry: {
        index : './src/js/page/index.js'
    },
    //入口文件输出配置
    output: {
        path: 'dist/js/page',
        filename: '[name].js'
    },
    module: {
        //加载器配置
        loaders: [
            { test: /\.css$/, loader: 'style-loader!css-loader' },
            { test: /\.js$/, loader: 'jsx-loader?harmony' },
            { test: /\.scss$/, loader: 'style!css!sass?sourceMap'},
            { test: /\.(png|jpg)$/, loader: 'url-loader?limit=8192'}
        ]
    },
    //其它解决方案配置
    resolve: {
        root: 'D:/workspace/vs/webpack-baby_steps/src', //绝对路径
        extensions: ['', '.js', '.json', '.scss'],
        alias: {
            AppStore : 'js/stores/AppStores.js',
            ActionType : 'js/actions/ActionType.js',
            AppAction : 'js/actions/AppAction.js'
        }
    }
};

从上到下我们看一下每部分都是干什么的.

  1. 首先引入webpack模块.因为下面的配置都是基于它的.
  2. 下一行的CommonsChunkPlugin其实是一个插件,它的作用是提取多个页面的公共模块到一个文件中.例如a.html中需要a.js模块,而a.js模块依赖于jquery,bootstrap.js,one.js. 这时我们又增加了一个b.html页,它里面需要b.js模块,同样的b.js中依赖于jquery,bootstrap.js,two.js. 这时CommonsChunkPlugin插件就会帮我们生成一个common.js文件包含jquery,bootstrap.js这两个模块的文件.
  3. 在往下看plugins,它的作用是配置我们需要的插件,如上面的CommonsChunkPlugin.
  4. entry,output这两个属性分别对应着入口文件配置和输出文件配置信息,
{
    entry: {
        page1: "./page1",
        //支持数组形式,将加载数组中的所有模块,但以最后一个模块作为输出
        page2: ["./entry1", "./entry2"]
    },
    output: {
        path: "dist/js/page",
        filename: "[name].bundle.js" //name取值为entry中的key
    }
}

该代码将在dist/js/page目录下生成page1.bundle.js,page2.bundle.js
5. module.loaders告知 webpack 每一种文件都需要使用什么加载器来处理

 module: {
    //加载器配置
    loaders: [
        //.css 文件使用 style-loader 和 css-loader 来处理
        { test: /\.css$/, loader: 'style-loader!css-loader' },
        //.js 文件使用 jsx-loader 来编译处理
        { test: /\.js$/, loader: 'jsx-loader?harmony' },
        //.scss 文件使用 style-loader、css-loader 和 sass-loader 来编译处理
        { test: /\.scss$/, loader: 'style!css!sass?sourceMap'},
        //图片文件使用 url-loader 来处理,小于8kb的直接转为base64
        { test: /\.(png|jpg)$/, loader: 'url-loader?limit=8192'}
    ]
}
  1. resolve
resolve: {
    //查找module的话从这里开始查找
    root: process.cwd() + '/src', //绝对路径
    //自动扩展文件后缀名,意味着我们require模块可以省略不写后缀名
    extensions: ['', '.js', '.json', '.scss'],
    //模块别名定义,方便后续直接引用别名,无须多写长长的地址
    alias: {
        AppStore : 'js/stores/AppStores.js',//后续直接 require('AppStore') 即可
        ActionType : 'js/actions/ActionType.js',
        AppAction : 'js/actions/AppAction.js'
    }
}

二. 打包

运行webpack 当出错时显示详细信息.

webpack --display-error-details 

其它参数还有

$ webpack --config XXX.js   //使用另一份配置文件(比如webpack.config2.js)来打包

$ webpack --watch   //监听变动并自动打包

$ webpack -p    //压缩混淆脚本,这个非常非常重要!

$ webpack -d    //生成map映射文件,告知哪些模块被最终打包到哪里了

三. 使用

具体使用时直接在页面中引入打包生成的文件即可

<!DOCTYPE html>
<html>
<head lang="en">
  <meta charset="UTF-8">
  <title>demo</title>
</head>
<body>
  <script src="dist/js/page/common.js"></script>
  <script src="dist/js/page/index.js"></script>
</body>
</html>
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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