Counter-Up2 的安装和配置教程
1. 项目的基础介绍和主要的编程语言
Counter-Up2 是一个轻量级的开源模块,它可以在数字变得可见时对其进行计数。这个模块非常适合用于展示统计数据或动画数字,比如网站上的下载次数、注册用户数等。Counter-Up2 不依赖任何外部库,压缩后仅 1.3KB 大小,使用 JavaScript 编写。
2. 项目使用的关键技术和框架
Counter-Up2 使用纯 JavaScript 实现计数功能,不依赖于任何框架或库。它可以通过模块化的方式引入,也可以在浏览器中通过 CDN 链接直接使用。此外,它支持 Intersection Observer API 或 Waypoints 库来触发计数,当数字元素进入视口时自动开始计数。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
在开始安装 Counter-Up2 之前,确保你的开发环境中安装了 Node.js 和 npm(Node.js 的包管理器)。你可以通过访问终端或命令提示符来检查它们是否已经安装:
node -v
npm -v
如果上述命令能显示版本号,那么你的环境已经准备好。如果没有,请从 Node.js 官网 下载并安装。
安装步骤
通过 npm 安装
- 在你的项目中,打开终端或命令提示符。
- 切换到你的项目目录。
- 使用以下命令安装 Counter-Up2:
npm install --save counterup2
这条命令将会安装 Counter-Up2 到你的 node_modules 文件夹,并在 package.json 文件中记录依赖。
在浏览器中使用
如果你不想通过 npm 安装,可以直接在 HTML 文件中通过 CDN 链接引入 Counter-Up2:
<script src="https://unpkg.com/counterup2@2.0.2/dist/index.js"></script>
配置和使用
在 HTML 中,为需要计数的元素添加 counter 类,并设置一个初始值:
<div class="counter">0</div>
然后,在 JavaScript 中,你可以通过以下方式初始化 Counter-Up2:
import counterUp from 'counterup2';
const el = document.querySelector('.counter');
counterUp(el, { duration: 1000, delay: 16 });
如果你是通过 CDN 引入的,可以直接使用全局 counterUp 对象:
const el = document.querySelector('.counter');
counterUp(el, { duration: 1000, delay: 16 });
这里的 duration 是计数动画持续的毫秒数,delay 是计数更新的间隔时间(毫秒)。
以上步骤将帮助你成功安装和配置 Counter-Up2,你可以根据自己的需求调整配置选项。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-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