40 Days of JavaScript 开源项目启动与配置教程
2025-05-10 10:21:45作者:戚魁泉Nursing
1. 项目目录结构及介绍
40 Days of JavaScript 项目是一个帮助初学者在40天内掌握JavaScript语言的练习项目。以下是项目的目录结构及其简单介绍:
40-days-of-javascript/
├── 00-template # 模板文件,用于创建新的练习项目
├── 01-background # 背景资料,包含JavaScript的基本概念和用法
├── 02-arrays # 数组相关的练习
├── 03-strings # 字符串相关的练习
├── ... # 其他目录,每个目录对应一个特定的主题
├── README.md # 项目说明文件
└── package.json # 项目配置文件
00-template:包含了一个练习的基本模板,每次开始新的练习时可以复制此模板。01-background:包含JavaScript的基础知识,为理解后续练习做准备。02-arrays、03-strings等:每个目录都包含一系列与该主题相关的练习题。README.md:项目的说明文档,通常包含了项目的基本信息、如何开始练习以及贡献指南。package.json:项目的配置文件,定义了项目的依赖、脚本和其他元数据。
2. 项目的启动文件介绍
在此项目中,并没有特定的启动文件。通常,您可以直接从任意练习目录开始编写JavaScript代码,并在浏览器中运行它们。如果您希望使用Node.js环境来执行JavaScript代码,可以创建一个简单的入口文件,例如 index.js,然后使用Node.js运行它。
例如,您可以在项目根目录下创建一个 index.js 文件,内容如下:
// index.js
console.log('Welcome to 40 Days of JavaScript!');
然后在命令行中执行以下命令:
node index.js
这将输出:
Welcome to 40 Days of JavaScript!
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件是 package.json。这是一个JSON格式的文件,用于定义项目的元数据和配置。以下是一个基本的 package.json 文件内容示例:
{
"name": "40-days-of-javascript",
"version": "1.0.0",
"description": "A 40 day JavaScript coding challenge",
"main": "index.js",
"scripts": {
"start": "node index.js"
},
"keywords": [
"javascript",
"challenge",
"beginner",
"coding",
"exercise"
],
"author": "Tapas Adhikari",
"license": "ISC"
}
在此配置文件中:
"name"和"version"定义了项目的名称和版本。"description"提供了项目的简短描述。"main"指定了项目的主入口文件。"scripts"定义了可以运行的脚本,这里定义了一个"start"脚本,用于启动项目。"keywords"包含了与项目相关的关键词。"author"和"license"分别指明了项目的作者和许可证类型。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Windows版Redis 5.0.14下载资源:高效内存数据库的完美Windows解决方案 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
671
156
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217