Accessible Mega Menu 开源项目安装与使用指南
2024-08-20 07:06:49作者:邬祺芯Juliet
本指南旨在帮助您了解并快速上手 Adobe Accessibility 团队开发的 Accessible-Mega-Menu 项目。此项目提供了一种无障碍的导航菜单解决方案,适用于Web开发者构建符合WCAG标准的网站。
1. 项目目录结构及介绍
Accessible-Mega-Menu/
|-- src # 源代码目录
| |-- css # 样式文件夹,包含Sass源码及编译后的CSS
| |-- js # JavaScript源码文件夹
| | '-- accessible-mega-menu.js # 主要JavaScript逻辑
| |-- templates # HTML模板文件
| '-- _includes # 包含部分可重用HTML片段
|-- dist # 编译后的生产环境文件,包括CSS和JS
|-- examples # 示例页面,用于演示组件的不同用法
|-- README.md # 项目说明文件
|-- package.json # npm包管理配置文件
'-- webpack.config.js # Webpack打包配置文件
项目的核心在于 src/js/accessible-mega-menu.js,它实现了菜单的交互逻辑;src/css 存储了样式定义,支持自定义主题;examples 目录提供了直观的使用案例。
2. 项目的启动文件介绍
主要的启动流程不直接依赖于一个特定的“启动文件”,而是通过npm脚本来管理。以下是关键步骤:
-
安装依赖: 在项目根目录下运行
npm install来下载必要的依赖库。 -
本地开发环境启动: 使用命令
npm run start将启动Webpack开发服务器,自动编译Sass到CSS,并实时刷新浏览器以查看更改。默认服务通常监听在localhost:8080。
3. 项目的配置文件介绍
-
package.json: 这是Node.js项目的主要配置文件,列出了项目的依赖项、脚本命令等。通过这个文件,你可以执行像
npm start、npm build这样的命令来控制项目生命周期的不同阶段。 -
webpack.config.js: Webpack的配置文件,决定了如何打包项目中的资源(如JS、CSS)。这里可以设定入口文件、输出路径、加载器以及插件等,以优化编译过程和最终产出物。
-
.gitignore (虽然不在请求中,但值得注意): 列出不应被Git版本控制系统追踪的文件或目录,比如编译后的产物,确保仓库保持干净。
为了实际使用或贡献代码,请参考README.md中的详细说明,该文件提供了更全面的集成和开发指导。遵循上述指南,您应该能够顺利地设置并开始使用Accessible-Mega-Menu项目。
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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-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
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
最新内容推荐
PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
328
2.75 K
deepin linux kernel
C
24
7
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
368
3.11 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
162
182
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
248
87
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
475
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
125
853
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
312
🎉 (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
1.08 K
617
暂无简介
Dart
612
138