推荐开源项目:csstdg4figs - CSS权威指南第四版图例库
2024-05-22 09:57:28作者:江焘钦
1、项目介绍
csstdg4figs 是一个开源项目,专门用于存放《CSS: The Definitive Guide, 4th Edition》一书中的所有示例和图表文件。这些文件大部分是通过Firefox的screenshot命令行工具在OS X系统中截取和创建的,旨在帮助读者直观理解书中所讲解的各种CSS概念和技术。如果在Firefox中无法展示某些特定的示例,作者则会使用Chrome OS X以大约200%的缩放比例来截图。
2、项目技术分析
这个项目不仅仅是一个静态的图像集合,它还包含了精心设计的HTML页面,使得用户可以方便地浏览和探索这些图例。每个章节的页面都按照书中的顺序列出了所有的图例标题。链接到具体文件的图例,可以直接查看源代码或交互式演示,而没有提供文件的图例则仅作为文本描述。此外,对于第17章(过渡)和第18章(动画),还额外提供了不直接对应书中原图但与书中内容相关的互动示例。
3、项目及技术应用场景
- 学习和教学:无论你是初学者还是经验丰富的开发者,
csstdg4figs都是你深入理解CSS新特性和技术的宝贵资源。你可以直接查看代码实例,直观感受不同的CSS效果。 - 参考和测试:在开发过程中遇到CSS相关问题时,这个项目也可以作为一个快速参考,看看它是如何处理某些复杂的布局和动态效果的。
- 浏览器兼容性研究:虽然项目并未针对跨浏览器兼容性做过多优化,但它能真实反映出不同特性在当前环境下可能的表现,有助于你了解实际应用中可能面临的问题。
4、项目特点
- 实时浏览:项目提供的
index.html文件让你能在浏览器中轻松浏览所有图例,方便理解和学习。 - 逐步增强的样式:索引页采用了最新的CSS特性,并以渐进增强的方式进行设计,这使你在查看源码时也能了解现代Web设计的最佳实践。
- 丰富的示例:不仅包含书中图例,还有额外的非图例示例,特别是关于CSS过渡和动画的部分,这些都是纸质书籍难以展示的内容。
如果你对CSS有深入研究的需求,或者希望提升你的前端技能,csstdg4figs 是一个不容错过的资源库。立即访问GitHub Pages,开启你的CSS探索之旅吧!
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 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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 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
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
最新内容推荐
32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
311
2.72 K
deepin linux kernel
C
24
7
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++
638
242
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
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
469
Ascend Extension for PyTorch
Python
148
175
暂无简介
Dart
604
135
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
226
81
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
363
2.99 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
236
310