推荐开源项目:Om-Bootstrap - 让ClojureScript与Bootstrap 3完美融合
项目介绍
Om-Bootstrap是一个基于ClojureScript的库,它为流行的前端框架Bootstrap 3提供了组件支持。这个项目的目标是让使用Om(一个React.js的ClojureScript接口)开发ClojureScript应用时能轻松地集成和使用Bootstrap的所有功能。它的特色在于提供清晰的API,结合Prismatic Schema进行输入验证,并且有详尽的文档示例。
项目技术分析
Om-Bootstrap依赖于Clojure 1.6.x或1.7.x,React.js 0.12.x,Om 0.8.x,以及Schema 0.4.x,与Bootstrap 3.1.x兼容(理论上也支持3.2.x)。该项目不仅包含了对Bootstrap各种组件的封装,还提供了诸如set-listener-mixin
和set-timeout-mixin
等实用的混合函数,便于编写复杂的Om组件。
在代码结构上,每个组件都有自己的ClojureScript文件,例如button.cljs
,modal.cljs
等,而且所有的输入选项都使用了Schema进行定义和验证,确保了代码的健壮性。
项目及技术应用场景
Om-Bootstrap适用于任何需要利用Bootstrap构建用户界面的ClojureScript项目。无论是在Web应用程序中创建导航栏、模态框、表单元素,还是搭建响应式的布局,都能找到对应的组件。通过与Om的集成,开发者可以利用ClojureScript的强大语法和数据处理能力来处理UI逻辑。
项目特点
- 完整的组件集:覆盖了Bootstrap 3的主要组件,包括按钮、下拉菜单、模态框、输入框、面板等,且不断更新中。
- 易于使用:清晰的API设计和详细文档使得组件能够轻松集成到ClojureScript项目中。
- 输入验证:使用Schema库进行输入验证,增强了代码的安全性和一致性。
- 强大的开发环境:配备Leiningen REPL和ClojureScript Repl支持,便于调试和快速迭代。
- 社区活跃:项目有持续的贡献者和维护者,有问题可以通过邮件列表或者Twitter进行交流。
如果你正在寻找一个能够将ClojureScript的优雅与Bootstrap的强大结合在一起的解决方案,那么Om-Bootstrap绝对值得尝试。立即访问其文档网站om-bootstrap.herokuapp.com,开始你的ClojureScript和Bootstrap之旅吧!
- 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
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
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~044CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode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。06GOT-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!C0300- 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









