vscode浏览器联调
时间: 2023-08-23 14:16:43 浏览: 248
在VSCode中进行浏览器联调的配置可以通过添加一些代码来实现。你可以在launch.json文件中进行配置。下面是一个示例配置：
```json
{
"version": "0.2.0",
"configurations": [
{
"type": "node",
"request": "launch",
"name": "无环境浏览器联调",
"skipFiles": ["<node_internals>/**"],
"runtimeExecutable": "node-inspect",
"program": "${workspaceFolder}/1.js"
}
]
}
```
这个配置假设你的代码文件名为1.js，你可以根据实际情况进行修改。另外，确保你已经安装了node-inspect。通过这个配置，你可以在VSCode中使用调试器进行浏览器联调。 [2]
另外，如果你想要开启Experimental Web Platform features，你可以在Chrome浏览器中输入chrome://flags/，然后搜索Experimental Web Platform features，并将其设置为启用状态（Enabled）。这样就可以开启这个实验性功能了。
相关问题
VSCode前端
### VSCode用于前端开发的配置
对于前端开发而言，在VSCode中进行合理的配置能够显著提升编码效率和体验。首先，确保已安装Node.js和npm/yarn，这是构建现代Web应用程序的基础环境[^5]。
#### 安装必要的扩展包
VSCode拥有庞大的插件库来支持各种编程语言和技术栈。针对前端开发，建议安装如下几类重要插件：
- **代码编辑增强**
- Beautify：自动美化HTML/CSS/JS文件结构。
- Prettier - Code formatter：统一项目内的代码格式化标准。
- **语法检查与提示**
- ESLint：集成ESLint静态分析工具，实时检测JavaScript错误并提供修复建议。
- TypeScript Hero：为TypeScript用户提供更好的IDE特性支持，比如智能感知、重构等功能。
- **框架特定的支持**
- Vetur：专为Vue.js设计的一站式解决方案，集成了语法高亮、Emmet缩写展开等多项功能。
- Reactjs code snippets：包含大量React组件模板片段，加快React应用开发速度。
- **调试辅助**
- Debugger for Chrome/Firefox：允许直接通过浏览器运行时环境对网页进行断点调试。
- REST Client：简化HTTP请求发送过程，方便API接口联调测试。
- **版本控制系统**
- GitLens — Git supercharged：深入挖掘Git仓库历史记录，便于追踪变更源码位置；
以上列举了一些非常实用且广受好评的VSCode插件[^1][^2][^3]。
```json
{
"editor.formatOnSave": true,
"eslint.validate": [
"javascript",
"javascriptreact"
],
"[html]": {
"editor.defaultFormatter": "esbenp.prettier-vscode"
},
"[css]": {
"editor.defaultFormatter": "esbenp.prettier-vscode"
}
}
```
上述JSON展示了部分常见的VSCode设置项，其中启用了保存时自动格式化文档的功能，并指定了默认使用的Prettier作为CSS和HTML文件类型的格式化工作者[^1]。
### 配置工作空间
除了全局性的偏好设定外，还可以针对具体的项目创建`.vscode`目录下的专属配置文件，如`settings.json`用来覆盖某些选项或是定义额外的任务脚本等[^4]。
---
vscode 环境 志远
根据引用\[1\]，在使用vscode环境中，可以通过执行vm2获得纯净v8环境联合浏览器调试工具devtools，从而避免很多检测点。如果你的环境出现问题，可以请教志远大佬，他可能能够提供帮助。
关于Objective-C和Swift的问题，根据引用\[2\]和引用\[3\]，Objective-C是一个成熟的面向对象编程语言，但它的语法设计和OOP的限制使得它无法很好地表达现代编程理论中的新概念，如函数式编程和元编程。因此，苹果推出了Swift作为Objective-C的替代品，以摆脱Objective-C的束缚，并更好地践行现代编程理论。Swift拥有类型推断、元编程和现代化的编程库和API，使得代码简洁、优雅且可读性强。相比之下，使用Objective-C来表达这些现代概念的SDK会显得冗杂。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Vscode无环境联调](https://blog.csdn.net/weixin_44154094/article/details/120148725)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Swift 5.3 又更新了什么新奇爽快的语法？](https://blog.csdn.net/Taobaojishu/article/details/107502438)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
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1. Java开发：
- Java是一种广泛使用的面向对象的编程语言，它具有跨平台的特性，即“一次编写，到处运行”的能力。Java通过Java虚拟机（JVM）来实现跨平台运行。
- Java的开发环境一般需要配置Java开发工具包（JDK）和集成开发环境（IDE），如Eclipse、IntelliJ IDEA或PyCharm。
- Java支持多线程编程，拥有丰富的类库和框架，如Spring、Hibernate等，用以简化开发流程。
- Java在企业级应用、移动开发（Android）、桌面应用和服务器端应用中都有广泛的应用。
2. 开源项目：
- 开源项目是指源代码公开的软件项目，通常遵循特定的开源许可协议，如GPL、LGPL、Apache License等。
- 开源项目的优势在于可自由使用、修改和分发代码，能够促进技术的交流和创新。
- 通过参与开源项目，开发者可以提高自身的技术水平，贡献代码以回馈社区。
3. 组件库Help GUI 1.1：
- Help GUI可能是一个为开发者提供的图形用户界面（GUI）组件库，用于简化Java桌面应用的帮助视图创建。
- 组件库一般会包含一系列预制的用户界面组件，例如按钮、文本框、列表框、对话框等，以帮助快速构建用户界面。
- 版本1.1表明这是组件库的一个更新版本，通常新版本会增加新的特性、修复bug、优化性能。
4. PyCharm配置Python环境：
- 这部分描述似乎与主标题无关，但其可能涉及PyCharm这一IDE的使用。
- PyCharm是专为Python语言开发的IDE，但也可以配置Java开发环境。
- 在配置Python环境时，需要安装Python解释器，并设置相关的路径、环境变量等。
- PyCharm提供了代码高亮、代码自动完成、版本控制等功能，能够提升开发效率。
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CCPD2019车牌数据集：10000张带YOLO标签图片
车牌检测是计算机视觉领域的一个重要应用，尤其在智能交通系统、监控视频分析以及车辆管理等方面具有广泛的应用。CCPD2019车牌数据集是专为车牌检测任务设计的数据集，包含了大量的实际场景中拍摄的车辆图片及其对应的标注信息，这些标注信息以YOLO（You Only Look Once）格式提供。
YOLO是一种流行的目标检测算法，因其速度和准确性相结合而受到广泛欢迎。在YOLO算法中，整个图像被一次性通过网络进行处理，同时预测出多个边界框和这些框所属的类别。YOLO将目标检测任务视为一个回归问题，直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射，与其他基于区域的方法相比，YOLO在速度上有很大的优势，可以实现实时检测。
YOLO格式标签是一种特殊的标注格式，它提供了用于训练和验证模型的数据。这些标签通常包含每个目标的类别以及它的位置信息，通常在一张图片的标注文件中，对于每一个检测到的车辆，都会有一个对应的标注行，标注行中包含了该车辆车牌的位置、大小和类别信息。通常这些信息包括：标注物体在原图中的中心点坐标（x,y）、宽度、高度以及类别ID。
使用CCPD2019车牌数据集，研究人员和工程师可以进行深度学习模型的训练，特别是基于YOLO算法的车牌检测模型。数据集中的图片是精心挑选的，包含了各种光照条件、不同角度和遮挡情况下的车牌图像，这对于提高模型在现实世界中检测的准确性和鲁棒性至关重要。
在深度学习中，训练模型需要大量的标注数据。一个高质量的数据集对于模型能否成功学习到目标检测中的关键特征是至关重要的。CCPD2019车牌数据集提供的10000张图片以及它们的YOLO格式标签，能够为模型提供充足的训练材料。这些标签通常都是由人工仔细标注，确保了标注的质量和准确性。
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