Formula-Editor:跨平台公式编辑神器完全解析
还在为数学公式编辑而头疼吗?无论你是需要在Android应用中集成公式编辑器,还是在Web项目中实现专业的数学公式输入,Formula-Editor都能成为你的终极解决方案。
为什么选择Formula-Editor?
基于百度kityformula-editor深度开发,这个开源公式编辑器支持Android和Web双平台,提供三种通信协议,让你在不同场景下都能轻松处理LaTeX公式。最重要的是,它采用MIT许可证,完全免费且支持二次开发!
3分钟极速安装指南
第一步:克隆项目并安装依赖
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/fo/Formula-Editor
cd Formula-Editor
npm install
npm install -g anywhere
第二步:构建项目并启动服务
grunt build
anywhere -p 8080
现在打开浏览器访问 http://localhost:8080,你就拥有了一个功能完整的公式编辑器!
双平台配置秘笈
Android端配置
// Android WebView配置示例
const url = 'http://localhost:8080?device=android&protocol=webview&width=1920'
Web端配置
// Web端事件监听配置
document.addEventListener('documentMessage', (e) => {
const { type } = e?.detail;
const msg = e?.detail?.data?.body;
if (type !== 'common.setFormula') return;
console.log('公式内容:', msg.formula, '图片数据:', msg.formulaSrc);
});
高级功能深度解锁
动态参数配置
Formula-Editor支持通过URL参数实时调整行为:
- 设备类型:
device=pc或device=android - 通信协议:
protocol=iframe/webview/documentEvent - 界面宽度:
width=1920(自适应不同屏幕)
多协议通信支持
根据你的集成场景选择最适合的通信方式:
- WebView协议:适用于移动端原生应用集成
- iframe协议:适合Web应用内嵌场景
- documentEvent协议:提供最灵活的事件驱动通信
自动化构建流程
项目使用Grunt构建系统,配置文件位于Gruntfile.js,支持:
- ES6+语法转译(通过Babel)
- 代码压缩和合并
- 样式编译(LESS到CSS)
- 资源复制和优化
核心架构解析
模块化设计
Formula-Editor采用高度模块化的架构:
- 核心引擎:src/kf.js - 公式处理核心
- UI组件:src/ui/ - 界面实现
- 解析器:src/parse/ - 公式解析逻辑
- 渲染器:src/render/ - 可视化渲染
配置系统
项目配置集中在config/conf.js,支持灵活的界面定制和功能扩展。
实战应用案例
教育平台集成
在线教育平台可以轻松集成Formula-Editor,为学生提供数学公式输入功能,支持实时预览和导出。
科研文档编辑
科研工作者可以使用这个工具快速编写包含复杂公式的学术论文,支持LaTeX导出。
移动学习应用
Android应用开发者可以通过WebView集成,为移动端用户提供专业的公式编辑体验。
扩展开发指南
自定义主题
通过修改assets/styles/中的LESS文件,可以轻松定制编辑器主题风格。
功能扩展
在src/kf-ext/目录中添加新的扩展模块,支持运算符、表达式等自定义功能。
通信协议扩展
参考现有的协议实现,可以开发新的通信适配器,支持更多集成场景。
性能优化建议
⚠️ 配置注意:合理设置设备宽度参数,避免在移动端使用过大的值影响性能。
🚀 构建优化:生产环境使用 grunt build 命令,开启所有优化选项。
➕ 按需加载:大型项目中可以考虑按需加载编辑器组件,减少初始加载时间。
开源生态贡献
Formula-Editor采用MIT许可证,鼓励开发者:
- 提交功能改进和bug修复
- 开发新的扩展模块
- 分享集成案例和使用经验
- 参与文档翻译和完善
无论你是初学者还是资深开发者,Formula-Editor都能为你提供稳定可靠的公式编辑解决方案。现在就开始使用,让你的项目拥有专业的数学公式处理能力!
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00

