Jasny Bootstrap 技术文档
本文档旨在帮助用户安装、使用和理解 Jasny Bootstrap 项目。以下内容将详细介绍安装指南、项目使用说明、项目API使用文档及安装方式。
1. 安装指南
Jasny Bootstrap 是著名框架 Bootstrap 的扩展，增加了以下组件：
- 按钮标签
- 侧边栏导航菜单
- 固定警告框
- 行链接
- 文件输入小部件
快速开始
以下四种快速开始选项可供选择：
- 下载最新版本：点击此处下载
- 克隆仓库：
git clone git://github.com/jasny/bootstrap.git - 使用 cdnjs
- 使用 Meteor：
meteor add jasny:bootstrap
阅读 入门页面 了解框架内容、模板和示例等信息。
包含内容
下载中包含以下目录和文件，逻辑分组常用资产，并提供编译和压缩的变体：
jasny-bootstrap/
├── css/
│ ├── jasny-bootstrap.css
│ └── jasny-bootstrap.min.css
└── js/
├── jasny-bootstrap.js
└── jasny-bootstrap.min.js
我们提供了编译的 CSS 和 JS (jasny-bootstrap.*)，以及编译和压缩的 CSS 和 JS (jasny-bootstrap.min.*)。
Jasny Bootstrap 应在原生 Bootstrap 之后加载。
2. 项目使用说明
安装完成后，您可以通过引入 CSS 和 JS 文件开始使用 Jasny Bootstrap。以下是一个基本的使用示例：
<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Jasny Bootstrap 示例</title>
<!-- 引入 Bootstrap CSS -->
<link rel="stylesheet" href="path/to/bootstrap.css">
<!-- 引入 Jasny Bootstrap CSS -->
<link rel="stylesheet" href="path/to/jasny-bootstrap.css">
</head>
<body>
<!-- 这里放置您的 HTML 内容 -->
<!-- 引入 Bootstrap JS -->
<script src="path/to/bootstrap.js"></script>
<!-- 引入 Jasny Bootstrap JS -->
<script src="path/to/jasny-bootstrap.js"></script>
</body>
</html>
根据您的需求，可以在 HTML 中添加相应的组件类名来使用 Jasny Bootstrap 提供的功能。
3. 项目API使用文档
Jasny Bootstrap 的 API 使用文档可以在项目的 GitHub Wiki 上找到。文档详细介绍了各个组件的用法和示例，以帮助您更好地理解和应用这些组件。
4. 项目安装方式
以下是从源代码编译和安装 Jasny Bootstrap 的步骤：
安装 Grunt
在命令行中执行以下步骤：
- 安装
grunt-cli全局：npm install -g grunt-cli - 切换到项目根目录
/bootstrap，然后运行npm install。npm 会查看package.json并自动安装列出的必要本地依赖。
完成后，您可以从命令行运行各种 Grunt 命令。
不熟悉 npm？没有安装 node？ 没关系。npm 代表 node packaged modules，是一种通过 node.js 管理开发依赖的方式。下载并安装 node.js 后继续操作。
可用的 Grunt 命令
构建 - grunt
运行 grunt 以在本地运行测试并编译 CSS 和 JavaScript 到 /dist 目录。使用 recess 和 UglifyJS。
仅编译 CSS 和 JavaScript - grunt dist
grunt dist 在 /dist 目录创建编译后的文件。使用 recess 和 UglifyJS。
测试 - grunt test
在 PhantomJS 中无头运行 JSHint 和 QUnit 测试。用于持续集成。
监听 - grunt watch
这是一个便利的方法，用于监听 Less 文件并在保存时自动构建它们。
故障排除依赖
如果在安装依赖或运行 Grunt 命令时遇到问题，请卸载所有之前的依赖版本（全局和本地），然后重新运行 npm install。
相关内容推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B，这是一款精简却功能强大的视觉语言模型（VLM）。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型，可实现精准的元素识别。Python00- 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
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00
ops-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++0118
AI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。02
Spark-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。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
kernel
docs
nop-entropy
flutter_flutter
RuoYi-Vue3
Cangjie-Examples
leetcode
GLM-4.6
gitea
ohos_react_native