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[项目实战] Webpack to Vite, 为开发提速!

背景 最近,就 前端开发过程中的痛点及可优化项 做了一次收集。 其中,构建耗时、项目编译速度慢 的字眼出现了好几次。 随着业务的快速发展,我们很多项目的体积也快速膨胀。 随之而来的, 就是打包变慢等问题。 提升研发效率,是技术人永恒的追求。 我们项目也有启动慢的问题,同事也提到过几次。 刚好我之前也做过类似的探索和优化, 于是就借这个机会,改造一下项目, 解决启动耗时的问题。 于昨天下午(2021.4.7 23:00), 成功嵌入 Vite, 项目启动时间由约 190s => 20s, 热更新时间缩短为 2s。 中间踩了一些坑, 好在最后爬出来了, 相关技术要点都会在下文中呈现。 FBI Warning: 以下文字,只是我结合自己的实际项目, 总结出来的一些浅薄的经验, 如有错误,欢迎指正 :) 今天的主要内容: 为什么 Vite 启动这么快 我的项目如何植入 Vite 我在改造过程中遇到的问题 关于 Vite 开发、打包上线的一些思考 相关代码和结论 正文 为什么 Vite 启动这么快 底层实现上, Vite 是基于 esbuild 预构建依赖的。 esbuild 使用 go ...

文字识别:关键信息提取的3种探索方法

摘要:如何通过深度学习模型来从文档图片中自动化地提取出关键信息成为一项亟待解决的挑战,受到学术界和工业界的广泛关注。 本文分享自华为云社区《技术综述十:文字识别之关键信息提取》,原文作者:小菜鸟chg 。 深度学习模型已经在OCR领域,包括文本检测和文本识别任务,获得了巨大的成功。而从文档中提取关键信息(如图1所示),其作为OCR的下游任务,存在非常多的实际应用场景。使用人力来从这些文档中提取信息是重复且费时费力的。如何通过深度学习模型来从文档图片中自动化地提取出关键信息成为一项亟待解决的挑战,受到学术界和工业界的广泛关注。下面将对近期几篇相关文章进行简要介绍,并将其分为三个类别:基于栅格(grid-based)、基于图结构(graph-based)和端到端(end-to-end)。 (a)火车票 (b)购物收据 图1 从文档图片中提取关键信息 1. 基于栅格的文档图片关键信息提取技术 该类方法基于图片像素点将图片转换为栅格表示向量,输入到深度学习网络中以学习提取关键信息。 1.1 Chargrid[1] 这篇文章指出文档中的文本间关系不仅受文本的序列顺序影响,还与文档中各文本的版式分...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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