"config": { "commitizen": { "path": "./node_modules/cz-conventional-changelog" }, "validate-commit-msg": { "types": [ "feat", "fix", "docs", "style", "refactor", "perf", "test", "build", "ci", "chore", "revert" ], "scope": { "required": false, "allowed": [ "*" ], "validate": false, "multiple": false }, "warnOnFail": false, "maxSubjectLength": 100, "subjectPattern": ".+", "subjectPatternErrorMsg": "subject does not match subject pattern!", "helpMessage": "", "autoFix": false } }, "lint-staged": { "*.{js,vue,ts,jsx,tsx}": [ "eslint --fix --ext .js --ext .ts --ext .vue src/" ] }解释一下这些在package.json中是什么意思,有什么用

时间: 2023-08-23 13:06:29 浏览: 52
这段代码是一个示例的 package.json 配置,其中包含了以下几个部分: 1. config.commitizen:这个属性定义了使用哪个 Commitizen adapter 来生成符合规范的提交消息,示例中使用的是 cz-conventional-changelog。 2. config.validate-commit-msg:这个属性定义了如何验证提交消息是否符合规范。其中: - types:定义了可以接受的提交类型。 - scope:定义了可以接受的作用域(可选),以及是否需要作用域。 - warnOnFail:定义了是否在验证失败时给出警告。 - maxSubjectLength:定义了提交消息主题的最大长度。 - subjectPattern:定义了提交消息主题的正则表达式。 - subjectPatternErrorMsg:定义了提交消息主题不符合规则时的错误提示信息。 - helpMessage:定义了帮助信息。 - autoFix:定义了是否自动修复提交消息。 3. lint-staged:这个属性定义了如何在提交代码前对代码进行 lint 检查。示例中使用的是 eslint,同时只对 js、vue、ts、jsx、tsx 文件进行检查,并在检查后自动修复其中的错误。 这些配置的作用是使得项目的提交消息符合规范,并在提交代码前对代码进行 lint 检查,从而提高代码的质量和可维护性。
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这是一个npm警告,警告信息中显示有重复或覆盖的依赖项。这可能会导致一些依赖关系冲突或不一致性。在处理此问题之前,我需要更多的上下文信息。 请提供以下信息: 1. 你正在尝试安装或更新哪个包? 2. 你的操作系统和Node.js版本是多少? 3. 你是否使用了特定的npm命令或选项? 4. 是否有其他警告或错误信息? 提供更多信息后,我将尽力帮助你解决这个问题。

"config": { "commitizen": { "path": "cz-conventional-changelog" } }这个写法代表什么

这段代码是在配置文件中的一部分,用于设置 `commitizen` 和 `cz-conventional-changelog` 的路径。`commitizen` 是一个工具,用于规范化提交消息的格式,而 `cz-conventional-changelog` 则是一个符合常规变更日志格式的提交消息规范。通过设置这个路径,可以告诉系统在执行提交操作时使用特定的规范。

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Please revise the paper:Accurate determination of bathymetric data in the shallow water zone over time and space is of increasing significance for navigation safety, monitoring of sea-level uplift, coastal areas management, and marine transportation. Satellite-derived bathymetry (SDB) is widely accepted as an effective alternative to conventional acoustics measurements over coastal areas with high spatial and temporal resolution combined with extensive repetitive coverage. Numerous empirical SDB approaches in previous works are unsuitable for precision bathymetry mapping in various scenarios, owing to the assumption of homogeneous bottom over the whole region, as well as the limitations of constructing global mapping relationships between water depth and blue-green reflectance takes no account of various confounding factors of radiance attenuation such as turbidity. To address the assumption failure of uniform bottom conditions and imperfect consideration of influence factors on the performance of the SDB model, this work proposes a bottom-type adaptive-based SDB approach (BA-SDB) to obtain accurate depth estimation over different sediments. The bottom type can be adaptively segmented by clustering based on bottom reflectance. For each sediment category, a PSO-LightGBM algorithm for depth derivation considering multiple influencing factors is driven to adaptively select the optimal influence factors and model parameters simultaneously. Water turbidity features beyond the traditional impact factors are incorporated in these regression models. Compared with log-ratio, multi-band and classical machine learning methods, the new approach produced the most accurate results with RMSE value is 0.85 m, in terms of different sediments and water depths combined with in-situ observations of airborne laser bathymetry and multi-beam echo sounder.

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