CSS3 Buttons 技术文档
1. 安装指南
1.1 下载文件
首先,从项目中下载以下文件:
css3buttons.csscss3buttons_backgrounds.pngcss3buttons_icons.png
1.2 放置文件
将 css3buttons.css 文件放置在你的样式表文件夹中,将 css3buttons_backgrounds.png 和 css3buttons_icons.png 文件放置在你的图片文件夹中。
1.3 引入样式表
在你的 HTML 页面 <head> 部分中引入 css3buttons.css 文件:
<link rel="stylesheet" href="path/to/css3buttons.css">
2. 项目的使用说明
2.1 创建按钮
要创建一个按钮,只需在 <a> 标签或 <button> 标签中添加 class="button":
<a href="#" class="button">这是一个按钮</a>
<button class="button">这是一个按钮</button>
2.2 创建胶囊按钮
如果你想要一个带有更多圆角的胶囊按钮,可以在按钮类中添加 .pill 类:
<a href="#" class="pill button">这是一个胶囊按钮</a>
2.3 主要操作按钮
为了突出显示主要操作按钮,可以添加 .primary 类:
<a href="#" class="primary button">发布文章</a>
<a href="#" class="button">保存为草稿</a>
2.4 负面操作按钮
对于触发负面操作的按钮,可以添加 .negative 类,悬停状态会变为红色:
<a href="#" class="negative button">删除数据</a>
2.5 正面操作按钮
对于鼓励用户执行的操作按钮,可以添加 .positive 类,悬停状态会变为绿色:
<a href="#" class="positive button">保存世界</a>
2.6 分组按钮
你可以创建分组按钮,使用 .left、.middle 和 .right 类:
<a href="#" class="left primary button">归档</a>
<a href="#" class="middle button">报告垃圾邮件</a>
<a href="#" class="right negative button">删除</a>
2.7 带图标的按钮
你可以在按钮中添加图标,使用 .icon 类和提供的图标类:
<a href="#" class="button"><span class="magnifier icon"></span>搜索</a>
2.8 大按钮
如果你想要强调某个操作,可以添加 .big 类来创建一个大按钮:
<a href="#" class="big button">创建项目</a>
3. 项目API使用文档
3.1 按钮类
.button:基本按钮样式。.pill:胶囊按钮样式。.primary:主要操作按钮样式。.negative:负面操作按钮样式。.positive:正面操作按钮样式。.left、.middle、.right:分组按钮样式。.big:大按钮样式。
3.2 图标类
.book、.calendar、.chat、.check、.clock、.cog、.comment、.cross、.downarrow、.fork、.heart、.home、.key、.leftarrow、.lock、.loop、.magnifier、.mail、.move、.pen、.pin、.plus、.reload、.rightarrow、.rss、.tag、.trash、.unlock、.uparrow、.user:各种图标样式。
4. 项目安装方式
4.1 手动安装
按照上述安装指南中的步骤,手动下载并放置文件,然后在 HTML 页面中引入样式表。
4.2 浏览器兼容性
CSS3 Buttons 在所有主流浏览器中都能正常工作,但请注意,Internet Explorer 8 及以下版本不支持某些 CSS3 特性。
4.3 许可证
该项目采用 Unlicense 许可证,意味着你可以自由复制、修改、发布、使用、编译、销售或分发该软件,无论是源代码形式还是编译后的二进制形式,用于任何目的,无论是商业还是非商业,以及通过任何方式。
4.4 联系与反馈
如果你发现了一个 bug,请在 GitHub 上创建一个 ticket,描述问题、浏览器和操作系统信息以及如何重现问题。如果你需要帮助,可以在 GitHub 上给我发送私信,我会尽力帮助你。
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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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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