m.css 开源项目教程
项目简介
m.css 是一个简约至上、无 JavaScript 的 CSS 框架,专为内容导向型网站设计。它基于 MIT 许可证分发,压缩后的 CSS 文件仅 12.3 KB,专注于提供优雅的排版和简洁的页面布局,摒弃了现代网页开发中繁复的元素如表单、进度条等,强调快速迭代和内容创作的便捷性。该框架与 Pelican 静态站点生成器配合得尤为紧密。
项目目录结构及介绍
m.css 的项目结构保持简洁,通常包括以下几个核心部分:
-
src: 包含主要的 CSS 源码文件,按照功能进行组织。
css
: 直接存放编译后的 CSS 文件或样式模块。scss
: 如果项目使用 SCSS,这里会有相关的源码文件。
-
docs: 文档目录,包含了框架的使用说明、示例代码和主题展示等。
-
pelican-plugins: 若项目提供了与 Pelican 的集成插件,这些会放在此目录下。
-
theme: 主题相关文件,用于定制 Pelican 站点的外观和布局。
-
examples: 可能包含一些示例项目或页面,帮助用户理解如何应用 m.css 到实际项目中。
-
README.md: 项目的主要说明文件,介绍了项目目的、安装方法以及快速入门指导。
启动文件介绍
在 m.css 中,并没有特定意义上的“启动文件”,因为其作为一个样式框架,主要是通过引入其 CSS 文件到你的 HTML 页面上来开始使用。然而,如果你是通过 Pelican 使用 m.css,那么你的 Pelican 配置文件(通常是 _config.py
)将是关键的起点,你需要在这里指定主题路径或设置主题为 m.css 来启用该主题。
示例配置(Pelican配置文件片段)
THEME = 'path/to/m.css/theme'
项目的配置文件介绍
-
Pelican 配置文件 (
_config.py
): 对于与 Pelican 集成的情况,这个配置文件极为重要。在这里你可以设置 m.css 主题的特定选项,例如自定义颜色方案、启用或禁用某些特性等。举例来说,你可以添加以下内容来配置 m.css 特定的主题设置:MD_EXTENSIONS = ['extra', 'codehilite(css_class=highlight)', 'toc'] THEME_OPTIONS = { "color_scheme": "light", # 或者 "dark" "math_engine": "katex", ... }
-
m.css 自定义设置: 虽然不是传统意义上独立的配置文件,但可以通过在你的站点的元数据或者 Pelican 配置中设定特定变量来调整 m.css 的行为,如上所述的
THEME_OPTIONS
。
请注意,具体配置项可能会随 m.css 版本更新而有所变化,建议参考其最新的官方文档获取详细信息。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~062CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava05GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-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。00openHiTLS
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!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









