JavaScript模块化工具——Stitch使用详解
1. 安装指南
在开始使用Stitch之前,您需要确保您的系统中已经安装了Node.js。如果没有安装,请访问Node.js官方网站下载并安装。
安装完Node.js之后,您可以使用npm(Node.js的包管理工具)来安装Stitch。在命令行中执行以下命令:
npm install stitch
这将安装Stitch到您的系统中,使其可以在Node.js环境中使用。
2. 项目的使用说明
Stitch允许您在Node.js环境中以CommonJS模块的方式开发和测试您的JavaScript应用程序,然后将其打包在浏览器中运行。
以下是一个简单的例子,展示如何使用Stitch来服务您的代码:
首先,创建一个Express服务器,并在其中引入Stitch:
var stitch = require('stitch');
var express = require('express');
var package = stitch.createPackage({
paths: [__dirname + '/lib', __dirname + '/vendor']
});
var app = express.createServer();
app.get('/application.js', package.createServer());
app.listen(3000);
这段代码会将lib
和vendor
目录下的模块打包,并可以通过http://localhost:3000/application.js
访问到打包后的JavaScript文件。
3. 项目API使用文档
Stitch API主要包括以下几个部分:
-
stitch.createPackage(options)
: 创建一个新的打包实例。options
对象可以包含以下属性:paths
: 一个字符串数组,指定包含模块的目录路径。
-
package.createServer()
: 创建一个HTTP服务器的中间件,可以用来在Express或其他兼容的HTTP服务器中服务打包后的模块。 -
package.compile(callback)
: 将打包的模块编译成单个文件。callback
是一个函数,它有两个参数:err
和source
。如果编译过程中出错,err
将是错误对象;如果成功,source
将是编译后的代码字符串。
4. 项目安装方式
如前所述,使用npm是安装Stitch的最简单方式。在命令行中运行以下命令:
npm install stitch
如果您的项目依赖于Stitch,请在项目根目录下的package.json
文件中的dependencies
部分添加stitch
。
以上内容详细介绍了如何安装、使用以及API调用方式,希望对您使用Stitch有所帮助。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GLM-V
GLM-4.5V and GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement LearningPython00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0107AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile010
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









