手写还原vue-cli

时间: 2023-11-15 08:56:02 浏览: 53
手写还原vue-cli需要分为以下几个步骤: 1. 创建项目文件夹 2. 初始化package.json文件 3. 安装必要的依赖,如vue、webpack、babel等 4. 配置webpack.config.js文件 5. 创建src文件夹,并编写Vue组件 6. 配置npm scripts,如build、dev等 7. 运行npm run dev启动开发服务器
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serve vue-cli-service serve build vue-cli-service build lint vue-cli-service lint

vue-cli-service是一个用于运行、构建和检查Vue项目的命令行工具。具体来说,vue-cli-service serve用于在开发环境下运行项目,vue-cli-service build用于打包项目,vue-cli-service lint用于检查项目代码风格。这些命令是在项目的package.json文件中定义的脚本。例如,可以通过运行npm run serve来执行vue-cli-service serve命令,通过运行npm run build来执行vue-cli-service build命令,通过运行npm run lint来执行vue-cli-service lint命令。需要注意的是,在运行这些命令之前,需要先安装@vue/cli和@vue/cli-service这两个依赖。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

vue-cli-service build和vue-cli-service lint

vue-cli-service build是一个用于构建Vue项目的命令。它是通过调用vue-cli-service模块来执行构建操作的。具体来说,vue-cli-service指令作为入口文件,被node.exe调用,并将运行参数传递给Service服务模块。该命令会编译和打包Vue项目的源代码,生成用于部署的最终版本。它会将Vue组件、JavaScript文件、CSS样式等打包成静态资源文件,以便在浏览器中运行。通过执行vue-cli-service build命令,您可以生成一个用于生产环境的优化、压缩的Vue项目。请确保您已经按照相应的依赖和配置进行安装和设置,以便成功执行该命令。 vue-cli-service lint是用于代码风格检查的命令。lint命令通过调用vue-cli-service模块,使用ESLint工具对Vue项目的代码进行静态分析,以确保代码符合指定的编码规范。它会检查代码中的潜在错误、不规范的代码风格以及其他一些代码质量问题,并提供相应的提示和警告。通过执行vue-cli-service lint命令,您可以检查和修复代码中的潜在问题,以提高代码的可读性和可维护性。请注意,使用lint命令之前,您需要在项目中配置相应的ESLint规则和配置文件。 总结起来,vue-cli-service build用于构建Vue项目,将源代码打包成可部署的静态资源文件,而vue-cli-service lint用于代码风格检查,帮助您确保代码符合指定的编码规范。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [vue serve及其与vue-cli-service serve之间的关系](https://blog.csdn.net/pulledup/article/details/126950958)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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