昨天用在线javascript压缩器压缩ext-all.js,效果还不错

ljm10 2010-01-15 05:11:14
610K的ext-all.js压缩到382K,压缩率达62.4%。在我的项目中使用未见有任何错误,而用其它压缩器压缩ext-all.js,或多或少都会出错。


在线压缩器地址:http://dean.edwards.name/packer/

如果各位还有什么好的压缩工具的话,希望能贴出来大家分享一下
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naruto1021 2012-09-14
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试了一下,还不错,顶一个
shiqilong 2012-05-17
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[Quote=引用 5 楼 的回复:]

楼主,你压缩的是哪个版本的Ext-All.js啊? 我压缩的3.2.0的就少了10K..
[/Quote]
注意打勾:
Base62 encode
Shrink variables
shiqilong 2012-05-17
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1071-->686
效果不错
hetaoblog 2011-07-27
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我搞了一个,要不试试我这个?
http://tool.hetaoblog.com/
湖南自考室 2010-12-24
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900---》700

还不错啊
ljm10 2010-11-10
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3.0的
「已注销」 2010-11-04
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楼主,你压缩的是哪个版本的Ext-All.js啊? 我压缩的3.2.0的就少了10K..
wllllll 2010-08-31
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我实在有点不懂,玩电脑的怕链接有木马?直接自己点进去就知道了。
说什么有嫌疑啊。。一看就是一个业余电脑玩家
sohighthesky 2010-01-15
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[Quote=引用 2 楼 ljm10 的回复:]
哎,好心发个网址,给大家分享,我有必须帮国外的做广告吗,小人之心。再说人家用了base62压缩,不只是改变变量名这么简单
[/Quote]
打不开,
第一次用qq五笔回帖
ljm10 2010-01-15
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哎,好心发个网址,给大家分享,我有必须帮国外的做广告吗,小人之心。再说人家用了base62压缩,不只是改变变量名这么简单
xiuyouxu 2010-01-15
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有广告嫌疑啊,感觉只是改变变量名而已...
【SLAM】扩展卡尔曼滤波器实现超宽带传感器UWB和惯性测量单元IMU数据融合定位(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)实现超宽带传感器(UWB)与惯性测量单元(IMU)数据融合的定位方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过融合UWB的高精度位置信息和IMU的高频运动数据,有效提升了定位系统的精度与鲁棒性,尤其适用于存在非视距(NLOS)或多路径效应的复杂室内环境。文中详细阐述了系统状态模型与观测模型的构建、EKF的预测与更新步骤,以及多传感器数据的时间同步与坐标对齐等关键技术环节。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和信号处理知识,从事SLAM、机器人导航、室内定位等方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于移动机器人、无人机、AGV等平台的高精度室内定位与导航系统开发;②作为多传感器融合算法的学习案例,掌握EKF在非线性系统状态估计中的实际应用;③为后续研究更先进的滤波算法(如UKF、PF)或紧耦合SLAM系统提供技术基础。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码,逐步调试并理解EKF的核心算法流程,重点关注状态向量设计、协方差矩阵初始化与更新、以及UWB与IMU数据的融合逻辑,有条件者可进一步在真实平台上验证算法性能。

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