内容简介:ESLint 5.1.0 已发布,更新内容包括: no-catch-shadow 规则已被弃用 调整可能令人困惑的 CLI 消息 文档:只缓存成功的 linted 文件 文档:完善关于“自定义解析器”(custom parsers)的缺失段落 依赖性升级 完...
ESLint 5.1.0 已发布,更新内容包括:
no-catch-shadow规则已被弃用调整可能令人困惑的 CLI 消息
文档:只缓存成功的 linted 文件
文档:完善关于“自定义解析器”(custom parsers)的缺失段落
依赖性升级
ESLint 是一个开源的 JavaScript 代码检验工具,相比 JSLint,ESLint 具有可配置性。其它跟 JSLint 的不同之处:
ESLint 使用 Esprima 来进行 javascript 解析
ESLint 使用 AST 来修改代码模式
ESLint 是完全插件化的,每个规则都是一个插件,用户可以在运行时增加更多的插件
下载地址:
【声明】文章转载自:开源中国社区 [http://www.oschina.net]
以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:- ESLint 4.19.1 发布,JavaScript 代码检验工具
- 基于R实现统计中的检验方法---卡方检验
- python数据分析于实现,单样本体检验、独立样本体检验、相关分析、列联表分析!
- 讲讲大厂面试必考的假设检验
- 浅谈正态分布检验
- 检验机器学习可解释性的技巧
本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。
Python机器学习
[美] Michael Bowles / 沙嬴、李鹏 / 人民邮电出版社 / 2016-12 / 69.00元
在学习和研究机器学习的时候,面临令人眼花缭乱的算法,机器学习新手往往会不知 所措。本书从算法和Python 语言实现的角度,帮助读者认识机器学习。 书专注于两类核心的“算法族”,即惩罚线性回归和集成方法,并通过代码实例来 展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7 章,详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。 本书主要针对想提......一起来看看 《Python机器学习》 这本书的介绍吧!