Material Design for Bootstrap 4 使用教程
1. 项目介绍
Material Design for Bootstrap 4 是一个基于 Google Material Design 的跨平台、响应式前端界面框架。它结合了 Bootstrap 4 的前端技术和 Google Material Design 的视觉语言,旨在为开发者提供一个既符合 Material Design 原则,又能使用熟悉的 Bootstrap 标记的解决方案。
该项目的主要目标是使所有 Bootstrap 组件和元素具有 Google Material Design 的外观,同时支持一些独特的 Material Design 组件,如浮动按钮、选择器和步骤器等。
2. 项目快速启动
2.1 克隆项目
首先,通过 Git 克隆项目到本地:
git clone https://github.com/Daemonite/material.git
2.2 安装依赖
进入项目目录并安装所需的依赖:
cd material
npm install
2.3 运行项目
运行以下命令以启动本地开发服务器:
npm run docs-serve
打开浏览器并访问 http://localhost:9999/material,即可查看项目文档和示例。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 应用案例
Material Design for Bootstrap 4 可以用于构建各种类型的 Web 应用,包括但不限于:
- 企业管理系统:使用 Material Design 的组件和样式,构建现代化的企业管理系统。
- 电子商务平台:通过 Material Design 的响应式设计,确保在不同设备上都能提供一致的用户体验。
- 博客和内容管理系统:利用 Material Design 的排版和布局,提升内容的可读性和视觉吸引力。
3.2 最佳实践
- 遵循 Material Design 原则:在设计和开发过程中,始终遵循 Google Material Design 的设计原则,确保用户体验的一致性。
- 使用预定义的组件:尽量使用项目中提供的预定义组件,避免重复造轮子,提高开发效率。
- 自定义样式:如果需要自定义样式,建议在现有样式的基础上进行扩展,而不是完全重写。
4. 典型生态项目
4.1 Bootstrap
Bootstrap 是一个广泛使用的前端框架,提供了丰富的组件和工具,帮助开发者快速构建响应式网站和应用。Material Design for Bootstrap 4 正是基于 Bootstrap 4 构建的。
4.2 Google Material Design
Google Material Design 是一套设计语言,旨在为不同平台和设备提供一致的用户体验。Material Design for Bootstrap 4 结合了 Bootstrap 和 Material Design 的优势,提供了一个强大的前端解决方案。
4.3 Material Symbols & Icons
Material Symbols & Icons 是 Google 提供的一套图标库,包含超过 2500 个图标,适用于各种设计需求。这些图标可以与 Material Design for Bootstrap 4 无缝集成,提升应用的视觉体验。
通过以上模块的介绍,您可以快速上手并深入了解 Material Design for Bootstrap 4 项目,并将其应用于实际开发中。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C033
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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