Wirefy 技术文档
2024-12-28 07:03:48作者:幸俭卉
本文档旨在帮助用户了解和运用 Wirefy 创建高效、灵活的线框图。以下是关于安装、使用、API 和安装方式的详细指南。
1. 安装指南
在开始使用 Wirefy 之前,请确保您已经安装了 Node.js、NPM(Node 包管理器)和 Grunt.js。以下为安装步骤:
-
克隆 Git 仓库:
git clone git://github.com/cjdsie/wirefy.git或者下载 ZIP 包。
-
安装 Grunt CLI:
npm install -g grunt-cli -
进入项目目录,安装依赖项并运行 Grunt:
npm install grunt
这些命令将安装所需的 Node.js 包,并执行 Gruntfile.js 中定义的一系列任务,如合并或压缩 CSS 和 JavaScript。
如果您希望使用 CDN 方式引入 wirefy.min.css,请将以下代码添加到项目的 <head> 部分:
<link rel="stylesheet" href="//cdn.getwirefy.com/wirefy.min.css">
2. 项目的使用说明
Wirefy 是一个用于创建快速、可管理的线框图的工具。它帮助您在草图和最终交付物之间快速过渡。以下是使用 Wirefy 的一些建议:
- 使用百分比的网格系统构建响应式设计。
- 添加响应式菜单、占位符图片和表单元素。
- 使用内置的字体图标(如 Font Awesome 或 Icomoon)和标准排版。
- 在一个地方包含所有基础样式,以便快速构建和迭代。
Wirefy 的目标是帮助您关注内容,从而做出更明智的用户体验决策。具备一定的 HTML 和 CSS 基础知识后,您可以开始构建灵活的线框图,无需担心复杂的计算。
创建静态线框图可能很好,但有时客户可能无法理解它们在不同设备上的功能或变化。构建功能性的线框图将帮助您更好地与客户沟通,并作为流式设计的基础,同时不忽视内容的重要性。
3. 项目API使用文档
Wirefy 的 API 文档提供了关于如何使用框架的各种组件和功能的详细说明。以下是一些关键特性:
- 网格系统:基于百分比的网格系统,支持响应式设计。
- 菜单:响应式菜单组件。
- 占位符图片:提供三种响应式幻灯片选项。
- 表单元素:一系列标准表单元素。
- 排版:标准排版和字体图标支持。
具体使用方法请参考官方文档。
4. 项目安装方式
Wirefy 支持多种安装方式:
-
通过 Git 仓库克隆:
git clone git://github.com/cjdsie/wirefy.git -
通过 NPM 安装:
npm install wirefy -
通过 CDN 引入 CSS:
<link rel="stylesheet" href="//cdn.getwirefy.com/wirefy.min.css">
以上是关于 Wirefy 的技术文档,希望对您的项目开发有所帮助。如果您有任何问题或反馈,请随时与我们联系。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
最新内容推荐
Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.19 K
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
暂无简介
Dart
680
160
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++
689
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
493