Web字体加载策略示例项目教程
1. 项目介绍
web-font-loading-recipes 是一个开源项目,旨在通过一系列基于HTML、CSS和JavaScript的示例,展示如何有效地处理Web字体加载。项目不仅包含了经过验证的最佳实践,还有实验性的新方法,以及一些历史上的尝试。每个示例都有对应的在线演示,方便开发者即时查看效果。
项目的主要目标是帮助开发者优化网页的字体加载速度和性能,提升用户体验。
2. 项目快速启动
2.1 克隆项目
首先,克隆项目到本地:
git clone https://github.com/zachleat/web-font-loading-recipes.git
2.2 安装依赖
进入项目目录并安装必要的依赖:
cd web-font-loading-recipes
npm install
2.3 运行项目
启动本地服务器以查看示例:
npm start
2.4 查看示例
打开浏览器,访问 http://localhost:3000,即可查看各种Web字体加载策略的示例。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 使用 font-display: swap
font-display: swap 是一种常见的Web字体加载策略,它允许在Web字体加载完成之前,使用系统默认字体显示文本,一旦Web字体加载完成,立即替换为Web字体。
示例代码:
@font-face {
font-family: 'CustomFont';
src: url('CustomFont.woff2') format('woff2');
font-display: swap;
}
3.2 使用 preload 预加载字体
通过 <link> 标签的 preload 属性,可以提前加载字体文件,从而减少页面渲染时间。
示例代码:
<link rel="preload" href="CustomFont.woff2" as="font" type="font/woff2" crossorigin>
3.3 使用 CSS Font Loading API
通过JavaScript的 CSS Font Loading API,可以更灵活地控制字体的加载和显示。
示例代码:
document.fonts.load('1em CustomFont').then(() => {
console.log('CustomFont loaded');
});
4. 典型生态项目
4.1 FontFaceObserver
FontFaceObserver 是一个轻量级的JavaScript库,用于检测Web字体的加载状态。它可以与 web-font-loading-recipes 项目结合使用,提供更强大的字体加载控制。
4.2 Critical CSS
Critical CSS 是一种优化技术,用于提取和内联页面的关键CSS,从而减少页面加载时间。它可以与 web-font-loading-recipes 中的策略结合,进一步提升页面性能。
4.3 Webpack
Webpack 是一个模块打包工具,可以用于处理和优化Web字体资源。通过配置 Webpack,可以更高效地管理和加载字体文件。
通过以上模块的介绍和示例,开发者可以更好地理解和实践Web字体加载策略,从而提升网页的整体性能和用户体验。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
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-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
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