DND-Grid 开源项目最佳实践教程
2025-05-02 04:12:48作者:盛欣凯Ernestine
1. 项目介绍
DND-Grid 是一个基于 JavaScript 的开源项目,它提供了一个可拖拽的网格布局系统,允许用户在网页上轻松创建和管理动态的网格布局。该项目的目的是通过简化和优化拖拽交互,为开发者提供一种高效的方式来构建响应式和交互式的网格布局。
2. 项目快速启动
首先,确保您的系统中已安装了 Node.js 和 npm。以下是快速启动 DND-Grid 的步骤:
# 克隆项目到本地
git clone https://github.com/dattn/dnd-grid.git
# 进入项目目录
cd dnd-grid
# 安装依赖
npm install
# 启动开发服务器
npm start
在浏览器中访问 http://localhost:3000,您应该能够看到 DND-Grid 的示例页面。
3. 应用案例和最佳实践
以下是使用 DND-Grid 的一些应用案例和最佳实践:
应用案例
- 网页布局设计:在网页设计中使用 DND-Grid 可以快速构建出响应式的布局。
- 个人项目展示:开发者可以使用 DND-Grid 来创建个人作品的展示页面,方便拖拽调整布局。
- 教育工具:DND-Grid 也可以作为教育工具,帮助初学者理解前端布局的概念。
最佳实践
- 组件化开发:将 DND-Grid 集成到 React、Vue 或其他前端框架时,建议采用组件化的方式来组织代码,提高复用性和可维护性。
- 状态管理:在复杂的应用中,使用状态管理库(如 Redux 或 MobX)来管理网格状态,确保应用的响应性和稳定性。
- 响应式设计:利用 CSS 媒体查询和 DND-Grid 的自适应特性,创建在不同设备上都能良好展示的布局。
4. 典型生态项目
DND-Grid 的生态中包含了一些典型的项目,它们可以帮助开发者更好地理解和应用 DND-Grid:
- React-DND-Grid:一个基于 React 的 DND-Grid 封装库,提供了更多 React 特性的集成。
- Vue-DND-Grid:适用于 Vue.js 的 DND-Grid 封装,使得 Vue 开发者能够轻松集成 DND-Grid。
- Grid-Manager:一个管理 DND-Grid 实例的工具库,提供了额外的布局管理和分析功能。
通过以上教程,您应该能够开始使用 DND-Grid 并将其应用到您的项目中。遵循最佳实践,您将能够构建出更加稳定和高效的应用程序。
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-X1-7BSpark-Prover-X1-7B 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-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B 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).Dockerfile015
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
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
308
2.71 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
788
暂无简介
Dart
598
132
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
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
460
🎉 (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
615
Ascend Extension for PyTorch
Python
141
170
仓颉编程语言命令行工具,包括仓颉包管理工具、仓颉格式化工具、仓颉多语言桥接工具及仓颉语言服务。
C++
55
766
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++
634
232