当前位置: 首页 > news >正文

Webpack 和 Vite 的区别

Webpack 是一种模块打包工具,主要功能是将各种资源(如 JavaScript、CSS、图片等)通过 loader 和 plugin 转换和打包成可以直接在浏览器中运行的代码。其核心思想是以代码分割、按需加载和优化资源来提升性能。

Vite 是一种新型构建工具,利用原生 ES 模块(ESM)和现代浏览器特性,提供快速开发和构建体验。Vite 的核心思想是在开发环境中直接利用浏览器的 ESM 功能,以提升启动和热更新速度。

Webpack 的优缺点:

优点:

1)高度可配置,可以应对各种复杂的项目需求。
2)社区资源丰富,有大量的 loader 和 plugin 可以使用,(如设置 caching、tree shaking、代码分割等)可以大大提升项目性能。。
3)得到了广泛的应用和支持,在生产环境中非常成熟和稳定。

缺点:
1)配置较为复杂,新手上手难度较高。
2)开发环境下的编译速度较慢,尤其是在大项目中。
3)热更新(HMR)速度不够理想。

Vite 的优缺点:

优点:
1)开发服务器启动速度快,因为它基于现代浏览器的 ESM 处理。
2)热更新(HMR)速度非常快,几乎是瞬时的。
3)开箱即用,配置较为简单,适合小型和中型项目。

缺点:
1)生态系统相对不如 Webpack 丰富,某些复杂需求可能需要自定义解决方案。
2)在某些特殊环境下可能会遇到兼容性问题。
3)生产环境中打包速度和 Webpack 相差无几,但没有 Webpack 那么成熟。

相关文章:

Webpack 和 Vite 的区别

Webpack 是一种模块打包工具,主要功能是将各种资源(如 JavaScript、CSS、图片等)通过 loader 和 plugin 转换和打包成可以直接在浏览器中运行的代码。其核心思想是以代码分割、按需加载和优化资源来提升性能。 Vite 是一种新型构建工具&…...

C++——初步认识C++和namespace的用法

1.编程语言排行榜 我们通过排行可以看出 C在变成语言中还是占据着重要的地位 2.C在工作领域中的应用 1.PC客户端开发。⼀般是开发Windows上的桌面软件,比如WPS之类的,技术栈的话⼀般是C和 QT,QT 是⼀个跨平台的 C图形用户界面(G…...

LeetCode118:杨辉三角

题目链接&#xff1a;118. 杨辉三角 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 代码如下 class Solution {public:vector<vector<int>> generate(int numRows) {vector<vector<int>> dp(numRows);vector<int> temp(numRows);for (int i 0; i &…...

介绍一下大模型或者多模态?

什么是大模型、多模态 大模型多模态 大模型 定义&#xff1a; 大模型&#xff0c;通常指的是在深度学习领域&#xff0c;具有大规模参数和复杂结构的模型。这些模型往往需要大量的计算资源和数据进行训练和推理。大模型因其强大的表示能力和泛化性能&#xff0c;在多个领域展现…...

深度学习之图像数据集增强(Data Augmentation)

文章目录 一、 数据增强概述二、python实现传统数据增强参考文献 一、 数据增强概述 数据增强&#xff08;Data Augmentation&#xff09;是一种技术&#xff0c;通过对现有数据进行各种变换和处理来生成新的训练样本&#xff0c;从而增加数据集的多样性和数量。这些变换可以是…...

小程序与APP的区别

目录 前言1. 开发方式与成本2. 运行环境与获取途径3. 功能复杂度与交互体验4. 更新与维护5. 推广与用户获取6. 占用空间与存储7. 可分享性总结 前言 小程序与APP作为两种不同类型的应用程序&#xff0c;它们在多个方面存在明显的区别。以下是对这些区别的详细阐述&#xff1a;…...

Linux Kernel Makefiles 编译标志详解

在Linux内核开发中&#xff0c;Makefile文件扮演着至关重要的角色&#xff0c;它指导make命令如何编译和链接内核源代码。Makefile中包含了多种编译标志&#xff08;flags&#xff09;&#xff0c;这些标志控制着编译、汇编和链接过程的不同方面。本文将详细介绍几种关键的编译…...

数据可视化pyecharts——数据分析(柱状图、折线图、饼图)

安装 首先确保已经安装了pyecharts库&#xff0c;如果没有&#xff0c;可以通过pip install pyecharts进行安装。 柱状图 从pyecharts.charts导入Bar&#xff0c;从pyecharts导入options。准备数据&#xff08;如类别数据x_data和对应的数值数据y_data&#xff09;。创建Bar对…...

小程序构建npm失败

小程序构建npm失败 项目工程结构说明解决方法引入依赖导致的其他问题 今天在初始化后的小程序中引入TDesign组件库&#xff0c;构建npm时报错。 项目工程结构说明 初始化后的项目中&#xff0c;包含miniprogram文件夹和一些项目配置文件&#xff0c;在project.config.json文件中…...

计算机人工智能前沿进展-大语言模型方向-2024-09-20

计算机人工智能前沿进展-大语言模型方向-2024-09-20 1. Multimodal Fusion with LLMs for Engagement Prediction in Natural Conversation Authors: Cheng Charles Ma, Kevin Hyekang Joo, Alexandria K. Vail, Sunreeta Bhattacharya, Alvaro Fern’andez Garc’ia, Kailan…...

cv环境设置

pytorch TensorFlow。。。 环境布置&#xff0c;库的安装顺序&#xff1a; 确定显卡可用的cuda上下限 (比如3090需要至少11.x以上的cuda参考&#xff1a; 一文理顺&#xff1a;pytorch、cuda版本&#xff0c;从此不再为兼容问题头疼&#xff01; - 哔哩哔哩 (bilibili.com)&am…...

线性代数书中求解线性方程组的三种方法的实例

目录 一、克拉默法则(P45) 二、逆矩阵(P46) 三、高斯-约旦消元法(P65) 一、克拉默法则(P45) 二、逆矩阵(P46) 三、高斯-约旦消元法(P65)...

Linux容器化管理——Docker常见命令总结

创建镜像 docker build -t &#xff08;镜像名&#xff09; . 自动在当前目录下找dockerfile也可换成其他路径 查看本地镜像 docker images 登陆镜像服务器 docker login -u &#xff08;登录名&#xff09; -p &#xff08;登陆密码&#xff09; &#xff08;镜像服务器…...

智慧校园建设解决方案建设系统简介

一、建设背景 1.1 政策背景 1.2 班牌的演变 1.3 建设愿景 二、 智慧班牌简介 三、智慧班牌系统 3.1 系统概述 3.2 软件平台功能交互简介 3.2.1 智慧班牌与管理平台间的功能关联 3.2.2 手机客户端&#xff08;管理员、教师、家长端&#xff09; 3.2.3 手机客户端&#x…...

用Python打造互动式中秋节庆祝小程序

中秋节&#xff0c;这个充满传统韵味的节日&#xff0c;不仅是家人团聚的时刻&#xff0c;也是程序员展示创意的好机会。本文将引导您使用Python创建一个互动式中秋节庆祝小程序&#xff0c;它不仅能够展示节日祝福&#xff0c;还能通过一些简单的特效增加节日气氛。 文章目录 …...

Linux 生成 git ssh 公钥

在Linux系统中生成SSH公钥以用于Git的步骤如下&#xff1a; 打开终端&#xff1a;首先&#xff0c;你需要打开你的Linux系统的终端。 检查SSH密钥&#xff1a;在生成新的SSH密钥之前&#xff0c;你可以检查是否已经存在SSH密钥。在终端中输入以下命令&#xff1a; ls -al ~/.s…...

CertiK因发现Apple Vision Pro眼动追踪技术漏洞,第6次获苹果认可

​2024年9月20日&#xff0c;头部Web3.0安全机构CertiK自豪地宣布&#xff0c;CertiK的工程师因发现Apple Vision Pro MR&#xff08;混合现实&#xff09;头显设备中的关键漏洞而获得Apple公司认可&#xff0c;这已经是Apple公司第六次公开发布对CertiK的致谢&#xff0c;Cert…...

自动登录 RPA 的进阶:滑块验证的巧妙实现

​在RPA的众多应用场景的探索中&#xff0c;自动登录是一个至关重要的环节&#xff0c;它为后续的自动化操作奠定了基础。然而&#xff0c;当我们面对滑块验证这一常见的挑战时&#xff0c;常常会感到困惑和无从下手。本文就来分享自动登录RPA的进阶----滑块验证如何实现。 在…...

Flask-WTF的使用

组织一个 Flask 项目通常需要遵循一定的结构&#xff0c;以便代码清晰、可维护。下面是一个典型的 Flask 项目结构&#xff1a; my_flask_app/ │ ├── app/ │ ├── __init__.py │ ├── models.py │ ├── views.py │ ├── forms.py │ ├── templat…...

Docker 进入容器并运行命令的方法

目录 理解 Docker 容器的基本概念 使用 docker exec 进入运行中的容器 基本用法 常用选项解析 选项详解 实际案例演示 1. 进入容器的交互式 Shell 2. 在容器中运行单个命令 3. 以指定用户运行命令 4. 设置环境变量并运行命令 5. 指定工作目录 使用 docker attach 附…...

Mid-70激光雷达与相机无目标标定:从环境搭建到实战避坑

1. 为什么选择Ubuntu 16.04进行Mid-70标定 最近在给Livox Mid-70激光雷达做相机标定时&#xff0c;我踩了个大坑——在Ubuntu 22.04上折腾了整整两天都没搞定环境配置。后来才发现问题出在版本兼容性上&#xff1a;ROS Kinetic、Ceres 1.14.x和Eigen 3.2.92这几个关键组件在新系…...

从HC-SR04老用户视角,实测2020新版:盲区更小、功耗更低,但这两点不注意容易翻车

HC-SR04新版深度评测&#xff1a;老用户必看的5个升级细节与3个隐藏陷阱 第一次拿到2020版HC-SR04时&#xff0c;我差点以为发错了货——外观几乎和老版本一模一样&#xff0c;连螺丝孔位都分毫不差。但当我用示波器捕捉到仅2.1mA的工作电流时&#xff0c;才确信这确实是用上了…...

路沿模板,乐山水泥路面模板,40公分路面钢模哪里有名

打路面模板&#xff1a;乐山水泥路面的优质之选在道路建设中&#xff0c;打路面模板起着至关重要的作用。它不仅关系到路面的成型质量&#xff0c;还影响着整个工程的效率和成本。乐山地区对于道路建设的需求不断增加&#xff0c;尤其是在水泥路面的铺设方面&#xff0c;40公分…...

机械革命无界14X实战:用VMware 17.5给AMD 8845HS装macOS 15(附8核/16核OC引导)

机械革命无界14X实战&#xff1a;AMD 8845HS笔记本在VMware 17.5上运行macOS 15全攻略 最近不少技术爱好者都在尝试将macOS系统运行在AMD平台的笔记本上&#xff0c;尤其是搭载锐龙8845HS处理器的设备。作为一款性能强劲的移动处理器&#xff0c;8845HS配合780M核显确实具备运…...

Z-Image-Turbo-辉夜巫女数据预处理实战:模拟VLOOKUP实现提示词与风格模板匹配

Z-Image-Turbo-辉夜巫女数据预处理实战&#xff1a;模拟VLOOKUP实现提示词与风格模板匹配 你有没有遇到过这样的烦恼&#xff1f;每次用AI画图&#xff0c;想生成一个“赛博朋克”风格的图片&#xff0c;都得重新回忆或者翻找之前写好的那一长串复杂的提示词。或者团队里每个人…...

LoRA训练助手入门解析:为什么权重排序对LoRA训练效果影响显著

LoRA训练助手入门解析&#xff1a;为什么权重排序对LoRA训练效果影响显著 1. 认识LoRA训练助手 如果你正在尝试训练自己的AI绘画模型&#xff0c;可能会遇到一个常见问题&#xff1a;为什么同样的图片&#xff0c;用不同的标签训练出来的效果差距那么大&#xff1f;这就是我们…...

Applied Intelligence投稿实战:从格式要求到高接受率的5个关键策略

1. 精准匹配期刊范围&#xff1a;避免编辑秒拒的第一道防线 投稿Applied Intelligence期刊时&#xff0c;最容易被忽视却最关键的一步就是研究范围匹配。我审过30篇稿件&#xff0c;发现80%的"desk rejection"&#xff08;编辑直接拒稿&#xff09;都源于研究方向与…...

Qwen3-TTS-Tokenizer-12Hz快速上手:Web界面一键处理音频文件

Qwen3-TTS-Tokenizer-12Hz快速上手&#xff1a;Web界面一键处理音频文件 1. 为什么选择Qwen3-TTS-Tokenizer-12Hz&#xff1f; 想象一下&#xff0c;你正在开发一个语音社交应用&#xff0c;用户上传的音频文件体积大、传输慢&#xff0c;服务器存储成本居高不下。传统压缩算…...

MiniCPM-V-2_6嵌入式AI应用实战:STM32F103C8T6边缘推理集成

MiniCPM-V-2_6嵌入式AI应用实战&#xff1a;STM32F103C8T6边缘推理集成 最近几年&#xff0c;AI模型越来越“小”&#xff0c;开始往各种硬件设备里钻。你可能听说过在手机、树莓派上跑AI&#xff0c;但有没有想过&#xff0c;在一块只有指甲盖大小、主频72MHz、内存才20KB的S…...

LFM2.5-1.2B-Thinking-GGUF部署教程:适配A10/A100/L4等主流GPU显存优化方案

LFM2.5-1.2B-Thinking-GGUF部署教程&#xff1a;适配A10/A100/L4等主流GPU显存优化方案 1. 模型简介与核心优势 LFM2.5-1.2B-Thinking-GGUF 是 Liquid AI 推出的轻量级文本生成模型&#xff0c;专为低资源环境优化设计。该模型采用 GGUF 格式存储&#xff0c;配合高效的 llam…...