推荐开源神器:http2-push-manifest
在Web开发的高速公路上,HTTP2协议带来了更快的页面加载速度和更高效的资源管理方式。其中,HTTP2服务器推送(Server Push)技术凭借其前瞻性的优势,让前端开发者能够主动控制哪些资源先被浏览器接收,从而显著提升用户体验。今天,我要向大家推荐一个强大的工具——http2-push-manifest。
项目介绍
http2-push-manifest 是一个Node.js脚本,用于自动检测并生成一个JSON文件,列出了你的web应用中所有静态资源。这个JSON文件可以被你的web服务器读取,以构建合适的HTTP2 Server Push所需的Link: <URL>; rel=preload; as=<TYPE>头部信息。
项目技术分析
该项目通过解析指定的HTML文件,找出其中引用的所有静态资源,包括CSS、JS、图片等,并将它们的URL以及相关属性(如类型、权重)记录到一个名为push_manifest.json的JSON文件中。你可以轻松地调整这个清单,以确保只推送最重要的资源,避免过度推送导致性能下降。
应用场景
Web服务器配置
在支持HTTP2的Web服务器(如Apache或Nginx)上,你可以利用push_manifest.json来动态设置Server Push策略。例如,在App Engine上,可以使用对应的库(如http2push-gae)自动处理这个清单,确保每次请求时都正确设置了预加载头。
性能优化
对于大型Web应用,精确地控制资源加载顺序是性能优化的关键。http2-push-manifest可以帮助你自动化这个过程,减少手动操作,提高效率。
项目特点
- 易用性:只需简单的命令行操作即可生成资源清单。
- 智能检测:自动发现HTML文件中的所有静态资源。
- 灵活配置:可自定义输出的JSON文件名和输入的HTML文件列表。
- 多文件支持:支持合并多个HTML文件生成单一的清单,适用于大型复杂应用。
- 兼容性:与HTTP2服务器推送标准兼容,与多种Web服务器集成。
为了更好地体验这一利器,请按照以下步骤安装并尝试:
npm install --save-dev http2-push-manifest
然后运行以下命令生成你的资源清单:
http2-push-manifest -f your_index.html
总的来说,http2-push-manifest是一个强大的工具,能帮助你在HTTP2的世界中充分利用服务器推送的优势,为用户提供更加流畅的网页浏览体验。现在就加入进来,开启你的高效Web开发之旅吧!
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