推荐开源项目:Stylist - Rust 中的 CSS 解决方案
2024-05-20 19:08:55作者:段琳惟
项目介绍
Stylist 是一个针对 WebAssembly 应用程序的 CSS-in-Rust 样式解决方案,让你能够在 Rust 环境中直接处理和管理 CSS 样式。该项目源自 css-in-rust,提供了更为高效和灵活的方式来构建样式系统。
项目技术分析
Stylist 提供了以下几个核心功能:
- Rust 语法支持:你可以使用 Rust 的宏 (
css!) 直接编写 CSS 代码,使其成为 Rust 代码的一部分。 - Yew 集成:与流行的 Rust Web 框架 Yew 兼容,可以方便地为组件添加样式。
- 独立样式表:通过
style!宏创建独立的样式,并获取其对应的类名。 - 运行时样式解析:可以在运行时从字符串动态创建样式,灵活性更高。
- 主题管理:支持主题切换,利用 Yew 的上下文 API 实现主题的切换示例。
项目及技术应用场景
- WebAssembly 开发:在 Rust 和 WebAssembly 结合的高性能应用程序中,Stylist 可以帮助你更好地控制和优化 UI 样式。
- 前端框架扩展:如果你正在开发或维护自己的前端框架,Stylist 提供的接口和 Yew 的集成例子可作为设计组件样式的参考。
- 实验性项目和原型:对于需要快速搭建和迭代样式的项目,Stylist 能简化你的工作流程。
项目特点
- 安全可靠:Rust 的类型安全性使得你在编译阶段就可以捕获样式错误,避免了常见的 CSS 语法错误。
- 性能优化:由于 CSS 处理在 WebAssembly 层进行,因此可以减少 JavaScript 运行时的压力,提高应用性能。
- 可组合性:Stylist 支持嵌套和类的复用,让样式代码更易于组织和维护。
- 易于学习:基于 Rust 的简单 API 设计,即使对 Rust 不熟悉也能快速上手。
- 社区支持:作为一个活跃的开源项目,Stylist 社区不断更新和改进,为你提供持续的技术支持。
总的来说,无论你是 WebAssembly 初学者还是经验丰富的开发者,Stylist 都是一个值得尝试的 CSS 解决方案。它将帮助你更加专注于应用的逻辑,同时也能享受到优雅的样式管理。现在就加入 Stylist 的行列,提升你的前端开发体验吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
308
2.71 K
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
361
2.87 K
暂无简介
Dart
599
132
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.07 K
616
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
635
232
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
774
74
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
仓颉编程语言命令行工具,包括仓颉包管理工具、仓颉格式化工具、仓颉多语言桥接工具及仓颉语言服务。
C++
55
809
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
464