推荐开源项目:Frontend Performance Training - 构建高性能前端的必备指南
2024-06-13 15:37:42作者:秋阔奎Evelyn
在这个数字化时代,快速响应和流畅用户体验是每个网站成功的基石。为此,我们向您强烈推荐一个开源项目——Frontend Performance Training。这个项目旨在帮助开发者和团队深入了解前端性能优化,从基础理论到自动化工作流工具,一步步提升您的项目性能。
项目介绍
Frontend Performance Training 是一套全面的学习资源,涵盖了从基础的前端性能审计到开发过程中的性能预算管理。这个项目源自一系列的 DrupalCon 培训课程,经过多次迭代与更新,现在已经成为了一个可以独立学习的开源教程。
项目技术分析
项目基于 Ruby 和 npm 管理,利用 Jekyll 搭建了一个互动式教学平台。安装过程中涉及到的技术包括:
- Node Version Manager (nvm):允许你在不同的项目间灵活切换 Node.js 版本。
- Ruby Environment Manager (rbenv) 和 ruby-build:提供了便捷的 Ruby 安装和版本管理。
- Gulp: 作为一个强大的构建工具,用于自动化任务,如预处理器编译、压缩代码等。
- Jekyll:静态站点生成器,使得创建和维护教程内容变得简单。
项目及技术应用场景
无论你是新手还是经验丰富的开发者,这套培训材料都能为你的下一个项目提供巨大的价值:
- 优化现有项目:如果你的网站运行缓慢,这个项目能提供你需要的基础知识,教你如何进行性能审计并修复问题。
- 从零开始构建高性能网站:在平衡功能需求和时间表的同时,你可以按照这些指导步骤来确保新项目的性能。
- 自动化工作流程:学习如何设置自动性能检查工具,保证在开发周期中任何大的性能变化都得到及时关注。
项目特点
- 系统性:覆盖了前端性能优化的全貌,从原则到实践,理论与实操并重。
- 实战导向:每个主题都有配套的示例和练习,让你有机会立即应用所学知识。
- 可扩展性:该项目是开放源码的,欢迎社区贡献,持续更新,保持与时俱进。
- 跨平台支持:虽然Windows本地开发环境的配置相对复杂,但项目仍尽力提供了安装指南以满足不同操作系统的需求。
通过 Frontend Performance Training,您可以快速提升自己和团队的前端性能优化技能,让每一个访问者都能享受到丝滑般的浏览体验。立刻开始学习,让您的网站表现更上一层楼!
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-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
304
2.66 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
131
159
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
458
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++
630
221
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
230
307
暂无简介
Dart
593
129
🎉 (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
1.06 K
612
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,专门为Transformer模型的训练和推理而设计。
C++
48
77
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
360
2.5 K
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
156
206