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  • pdf文档 使用React构建Flutter应用

    使用 React 构建 Flutter 应用 探索新一代渲染技术 Kraken • 2011 - 2013年 • WebQQ • QQ • 手机 QQ • 2014年 - 现在 • 淘宝交易线产品 • 淘宝中后台产品 • 淘系无线架构、中后台架构 https://github.com/yuanyan 元彦 淘系前端团队 天猫未来店 GCanvas C++ Engine
    0 码力 | 39 页 | 2.13 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Rspack 基于 Rust 的高性能Web 构建工具

    「大前端新趋势」专场 何庚坤 2023年05月28日 本期议题:Rspack 基于 Rust 的高性能 Web 构建工具 About me 何庚坤 字节跳动前端工程师 Rspack 团队成员 GitHub @ahabhgk 目录 1. Rspack 是什么? 2. Rspack 解决了什么问题? 3. Rspack 有哪些特性? 4. 如何从 Webpack 迁移到 Rspack? 5. Rspack 的架构设计 6. Rspack 的生态与未来 Rspack 是什么? Rspack 是一个基于 Rust 的高性能构建引擎, 具备与 Webpack 生 态系统的互操作性,可以从 Webpack 低成本的迁移,并提供更好 的构建性能。 https://www.rspack.dev Rspack 解决了什么问题? ???️ 开发环境性能 巨型项目中 Dev 启动时间 Module Federation 模块联邦 4. 支持 Lazy Compilation 懒编译 5. 支持 Persistent Cache 持久缓存 6. 更多生产环境优化策略 7. 持续优化构建性能 感谢 ??? Rspack 的实现离不开以下项目 ??? 了解更多 • 官方文档 (rspack.dev) • GitHub (web-infra-dev/rspack) • 开发指南
    0 码力 | 29 页 | 4.51 MB | 1 年前
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  • pdf文档 《玩转webpack》 第一章 基础篇: webpack 与构建发展简史

    的实现 从实际 Web 商城项⽬目出发, 讲解 webpack 实际使⽤用 基础篇:webpack 与构建发展简史 ⽬目 录 CONTENTS 01 基础篇:webpack 基础⽤用法 02 进阶篇:编写可维护的 webpack 构建配置 04 进阶篇:webpack 构建速度和体积优化策略略 05 原理理篇:通过源码掌握 webpack 打包原理理 06 原理理篇:编写 Loader 实战篇:React 全家桶 和 webpack 开发商城项⽬目 08 基础篇:webpack 进阶⽤用法 03 为什什么需要构建⼯工具? 转换 ES6 语法 转换 JSX 压缩混淆 ES6 module 主流浏览器器⽀支持情况 图⽚片压缩 CSS 前缀补全/预处理理器器 前端构建演变之路路 ant + YUI Tool grunt gulp fis3 webpack parcel rollup 创建空⽬目录和 package.json ·mkdir my-project ·cd my-project ·npm init -y Webpack初体验:⼀一个最简单的例例⼦子 webpack 脚本 构建结果 通过 npm script 运⾏行行 webpack { "name": "hello-webpack", "version": "1.0.0", "description": "Hello
    0 码力 | 17 页 | 690.93 KB | 1 年前
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  • pdf文档 《玩转webpack》第五章 进阶篇: webpack 构建速度和体积优化策略

    基础篇:webpack 与构建发展简史 目 录 CONTENTS 01 基础篇:webpack 基础用法 02 进阶篇:编写可维护的 webpack 构建配置 04 进阶篇:webpack 构建速度和体积优化策略 05 原理篇:通过源码掌握 webpack 打包原理 06 原理篇:编写 Loader 和插件 07 实战篇:React 全家桶 和 webpack 开发商城项目 08 08 基础篇:webpack 进阶用法 03 stats: 构建的统计信息 package.json 中使用 stats 初级分析:使用 webpack 内置的 stats Node.js 中使用 颗粒度太粗, 看不出问题所在 速度分析:使用 speed-measure-webpack-plugin 可以看到每个 loader 和插件执行耗时 代码示例 速度分析插件作用 分析整个打包总耗时 分析整个打包总耗时 每个插件和loader的耗时情况 webpack-bundle-analyzer 分析体积 代码示例 构建完成后会在 8888 端口展示大小 可以分析哪些问题? 依赖的第三方模块文件大小 业务里面的组件代码大小 使用高版本的 webpack 和 Node.js 构建时间降低了 60%-98%! 使用 webpack4:优化原因 V8 带来的优化(for of 替代 forEach、Map
    0 码力 | 36 页 | 8.13 MB | 1 年前
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  • pdf文档 《玩转webpack》 第四章 进阶篇: 编写可维护的 webpack 构建配置

    基础篇:webpack 与构建发展简史 目 录 CONTENTS 01 基础篇:webpack 基础用法 02 进阶篇:编写可维护的 webpack 构建配置 04 进阶篇:webpack 构建速度和体积优化策略 05 原理篇:通过源码掌握 webpack 打包原理 06 原理篇:编写 Loader 和插件 07 实战篇:React 全家桶 和 webpack 开发商城项目 08 08 基础篇:webpack 进阶用法 03 构建配置抽离成 npm 包的意义 可维护性 通用性 质量 ·业务开发者无需关注构建配置 ·统一团队构建脚本 ·构建配置合理的拆分 ·README 文档、ChangeLog 文档等 ·冒烟测试、单元测试、测试覆盖率 ·持续集成 构建配置管理的可选方案 将构建配置设计成一个库,比如:hjs-webpack、Neutrino、webpack-blocks ck-blocks 通过多个配置文件管理不同环境的构建,webpack --config 参数进行控制 抽成一个工具进行管理,比如:create-react-app, kyt, nwb 将所有的配置放在一个文件,通过 --env 参数控制分支选择 构建配置包设计 通过多个配置文件管理不同环境的 webpack 配置 抽离成一个 npm 包统一管理 ·开发环境:webpack.dev
    0 码力 | 30 页 | 5.38 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Hello 算法 1.1.0 TypeScript版

    直接拿到 Offer,但会引导你探索数据结构与算法的 “知识地图”,带你了解不同“地雷”的形状、大小和分布位置,让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领, 相信你可以更加自如地刷题和阅读文献,逐步构建起完整的知识体系。 我深深赞同费曼教授所言:“Knowledge isn’t free. You have to pay attention.”从这个意义上看,这本 书并非完全“免费”。为了不辜 259 12.2 分治搜索策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262 12.3 构建二叉树问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 264 12.4 汉诺塔问题 . . . 一方面,难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能。比如在某台计算机中,算法 A 的运行 时间比算法 B 短;但在另一台配置不同的计算机中,可能得到相反的测试结果。这意味着我们需要在各种机 器上进行测试,统计平均效率,而这是不现实的。 另一方面,展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的变化,算法会表现出不同的效率。例如,在输入 数据量较小时,算法 A 的运行时间比算法 B 短;而在输
    0 码力 | 383 页 | 18.49 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Hello 算法 1.1.0 Dart版

    直接拿到 Offer,但会引导你探索数据结构与算法的 “知识地图”,带你了解不同“地雷”的形状、大小和分布位置,让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领, 相信你可以更加自如地刷题和阅读文献,逐步构建起完整的知识体系。 我深深赞同费曼教授所言:“Knowledge isn’t free. You have to pay attention.”从这个意义上看,这本 书并非完全“免费”。为了不辜 256 12.2 分治搜索策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 259 12.3 构建二叉树问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 261 12.4 汉诺塔问题 . . . 一方面,难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能。比如在某台计算机中,算法 A 的运行 时间比算法 B 短;但在另一台配置不同的计算机中,可能得到相反的测试结果。这意味着我们需要在各种机 器上进行测试,统计平均效率,而这是不现实的。 另一方面,展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的变化,算法会表现出不同的效率。例如,在输入 数据量较小时,算法 A 的运行时间比算法 B 短;而在输
    0 码力 | 378 页 | 18.45 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Hello 算法 1.1.0 JavaScript版

    直接拿到 Offer,但会引导你探索数据结构与算法的 “知识地图”,带你了解不同“地雷”的形状、大小和分布位置,让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领, 相信你可以更加自如地刷题和阅读文献,逐步构建起完整的知识体系。 我深深赞同费曼教授所言:“Knowledge isn’t free. You have to pay attention.”从这个意义上看,这本 书并非完全“免费”。为了不辜 257 12.2 分治搜索策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260 12.3 构建二叉树问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262 12.4 汉诺塔问题 . . . 一方面,难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能。比如在某台计算机中,算法 A 的运行 时间比算法 B 短;但在另一台配置不同的计算机中,可能得到相反的测试结果。这意味着我们需要在各种机 器上进行测试,统计平均效率,而这是不现实的。 另一方面,展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的变化,算法会表现出不同的效率。例如,在输入 数据量较小时,算法 A 的运行时间比算法 B 短;而在输
    0 码力 | 379 页 | 18.46 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Hello 算法 1.0.0 JavaScript版

    直接拿到 Offer,但会引导你探索数据结构与算法的 “知识地图”,带你了解不同“地雷”的形状、大小和分布位置,让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领, 相信你可以更加自如地刷题和阅读文献,逐步构建起完整的知识体系。 我深深赞同费曼教授所言:“Knowledge isn’t free. You have to pay attention.”从这个意义上看,这本 书并非完全“免费”。为了不辜 257 12.2 分治搜索策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260 12.3 构建二叉树问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262 12.4 汉诺塔问题 . . . 一方面,难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能。比如在某台计算机中,算法 A 的运行 时间比算法 B 短;但在另一台配置不同的计算机中,可能得到相反的测试结果。这意味着我们需要在各种机 器上进行测试,统计平均效率,而这是不现实的。 另一方面,展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的变化,算法会表现出不同的效率。例如,在输入 数据量较小时,算法 A 的运行时间比算法 B 短;而在输
    0 码力 | 376 页 | 17.57 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Hello 算法 1.0.0 Dart版

    直接拿到 Offer,但会引导你探索数据结构与算法的 “知识地图”,带你了解不同“地雷”的形状、大小和分布位置,让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领, 相信你可以更加自如地刷题和阅读文献,逐步构建起完整的知识体系。 我深深赞同费曼教授所言:“Knowledge isn’t free. You have to pay attention.”从这个意义上看,这本 书并非完全“免费”。为了不辜 258 12.2 分治搜索策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 261 12.3 构建二叉树问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263 12.4 汉诺塔问题 . . . 一方面,难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能。比如在某台计算机中,算法 A 的运行 时间比算法 B 短;但在另一台配置不同的计算机中,可能得到相反的测试结果。这意味着我们需要在各种机 器上进行测试,统计平均效率,而这是不现实的。 另一方面,展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的变化,算法会表现出不同的效率。例如,在输入 数据量较小时,算法 A 的运行时间比算法 B 短;而在输
    0 码力 | 377 页 | 17.56 MB | 1 年前
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