推荐开源项目:Typograms - 简约而强大的文本图表格式
2024-05-22 12:47:37作者:丁柯新Fawn
1、项目介绍
Typograms 是一个轻量级的图像格式,专门用于在技术文档中定义简单的图表,其灵感来源于经典的 ASCII 图形。这个项目最初由 SGO 发起,并得到了 Google 的支持。你可以通过访问 Google GitHub Pages 来直观地感受 Typograms 的魅力。
2、项目技术分析
与 Markdown 类似,Typograms 借鉴了 ASCII 图表的传统约定,提供了一套基本图形和连接规则,使得用户可以构建出更复杂的图表。它的核心理念是在保持可编辑性和便携性(例如,纯文本易于维护、修改、存储和传输)的同时,牺牲一些表达能力和操作便捷性(比如,SVG 更具表现力,而专业的绘图工具能更快地创建复杂图表)。
嵌入 Typograms 到网页非常简单,只需引入 JavaScript 渲染库并添加 <script type="text/typogram"> 标签即可:
<body>
<script src="https://google.github.io/typograms/typograms.js"></script>
<script type="text/typogram">
+----+
| |---> 我的第一个图表!
+----+
</script>
</body>
3、项目及技术应用场景
在实际应用中,Typograms 非常适合以下场景:
- 技术文档中的流程图、逻辑图或者状态机表示。
- 博客或文章中的快速示意图,无需借助复杂图形软件。
- 教程或教学材料中的辅助图形,便于学生复制和理解。
- 开源项目中的说明,方便代码仓库中的直接阅读和编辑。
4、项目特点
- 简洁:以纯文本形式编写,易于理解和编辑。
- 兼容:能在任何支持 HTML 的环境中显示,无需特殊插件或扩展。
- 高效:对于简单的图表,使用 Typograms 比其他图形工具更快捷。
- 可扩展:随着社区的发展,可能增加更多图形元素和特性。
- 对比明确:提供了与其他图表格式(如 SVG 和 Markdown)的比较,帮助开发者做出合适的选择。
总结来说,Typograms 是一款致力于简化和技术结合的图表表示工具,为那些追求效率和文本一致性的开发者提供了新的解决方案。尝试一下 Typograms,你会发现它对你的文档创作大有裨益。
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
305
2.68 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
136
163
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
233
309
暂无简介
Dart
596
130
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
227
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
635
🎉 (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
614
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
195
71
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
634