optimization: { splitChunks: { chunks: 'async', minSize: 20000, minRemainingSize: 0, minChunks: 1, maxAsyncRequests: 30, maxInitialRequests: 30, enforceSizeThreshold: 50000, cacheGroups: { defaultVendors: { test: /[\\/]node_modules[\\/]/, priority: -10, reuseExistingChunk: true, }, default: { minChunks: 2, priority: -20, reuseExistingChunk: true, }, }, }, }, 请讲述 splitChunks中每个属性做什么的

时间: 2024-02-14 20:09:51 浏览: 18
下面是 `splitChunks` 中每个属性的解释: - `chunks`: 指定哪些模块应该被优化,默认是 `async`,即异步加载的模块。 - `minSize`: 模块的最小体积,大于这个值才会被拆分。 - `minRemainingSize`: 拆分出来的模块最小剩余体积,小于这个值的拆分出来的模块将被合并到其他模块中。 - `minChunks`: 模块被引用的最小次数,大于这个值才会被拆分。 - `maxAsyncRequests`: 按需加载时的最大并行请求数。 - `maxInitialRequests`: 入口点的最大并行请求数。 - `enforceSizeThreshold`: 用于限制拆分出来的代码块的最小体积,以避免拆分出来的代码块体积过小而导致加载过多的小文件。 - `cacheGroups`: 缓存组,用于控制拆分出来的代码块如何分组。`defaultVendors` 用于把来自 `node_modules` 文件夹的模块打包到一个单独的代码块中,而 `default` 则把重复引用的模块打包到一个单独的代码块中。`priority` 属性指定缓存组的优先级,越大的优先级越高。`reuseExistingChunk` 属性指定是否重用已经存在的代码块。
相关问题

splitChunks: { chunks: "all", minSize: 5000, maxSize: 10000, minChunks: 1, maxAsyncRequests: 5, maxInitialRequests: 3, automaticNameDelimiter: "~",解释

这是 `optimization.splitChunks` 配置中的几个选项的含义: - `chunks`: 用于配置哪些块需要被优化。可选值为 `"all"`(所有块),`"async"`(按需加载的块),`"initial"`(初始块)。 - `minSize`: 当块的大小大于等于 `minSize` 时,才会被分割。 - `maxSize`: 当块的大小超过 `maxSize` 时,将会被拆分成更小的块。 - `minChunks`: 当一个模块被引用的次数超过 `minChunks` 时,才会被分割。 - `maxAsyncRequests`: 按需加载的块最大并行请求数量。 - `maxInitialRequests`: 初始块最大并行请求数量。 - `automaticNameDelimiter`: 自动命名分离出来的块文件的连接符。 - `name`: 分离出来的块文件名是否使用自动生成的名字。 - `cacheGroups`: 用于配置分离出来的块的规则。可以根据正则表达式来匹配模块,或者根据优先级来决定哪些块需要被优先处理。 在上述配置中,`chunks: "all"` 表示所有块都参与优化,`minSize: 5000` 表示块的大小需要大于等于 5000 才会被分割,`maxSize: 10000` 表示块的大小超过 10000 时,将会被拆分成更小的块。`minChunks: 1` 表示模块被引用的次数超过 1 时,才会被分割。`maxAsyncRequests: 5` 表示按需加载的块最大并行请求数量为 5,`maxInitialRequests: 3` 表示初始块最大并行请求数量为 3。`automaticNameDelimiter: "~"` 表示自动命名分离出来的块文件的连接符为 `~`。

combinatorial optimization: algorithms pan.baidu.com

组合优化是一种研究如何在有限的选择集合中找到最佳组合的问题。该问题在许多实际场景中都存在,例如资源分配、日程安排、路线规划等。算法pan.baidu.com是一个提供组合优化算法的在线平台。 在算法pan.baidu.com中,我们可以找到各种解决组合优化问题的算法和工具。该平台收集了各种经典的组合优化算法以及最新的研究成果。比如,针对旅行商问题(TSP),平台提供了著名的遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法等多种求解方案。同时,该平台还提供了一些通用的优化算法,如线性规划、整数规划、动态规划等,可广泛应用于组合优化领域。 在使用算法pan.baidu.com解决组合优化问题时,我们首先需要输入问题的具体参数和约束条件。然后,平台将运行相应的算法,并返回最佳的解决方案。我们可以根据返回的结果进行优化方案的调整与评估。这个过程可以帮助我们快速找到最优的组合方案,并提高问题的效率和可行性。 通过算法pan.baidu.com,我们能够更加方便地解决各种组合优化问题。无论是学术研究还是实际应用,这个平台都提供了丰富的算法资源和实时的数据支持。它为组合优化问题的求解提供了一个可靠的工具和平台。

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