Codespaces Project Template JS 使用指南
项目介绍
Codespaces Project Template JS 是一个基于 React 框架的 JavaScript 个人作品集前端 Web 应用程序模板。该项目旨在为开发者提供一个预配置的开发环境,使他们能够快速启动并定制自己的作品集网站。通过使用 GitHub Codespaces,开发者可以在浏览器中即时创建和部署自己的 React 项目,无需在本地安装任何开发工具。
项目快速启动
1. 创建仓库
首先,点击 Use this template 按钮,创建一个新的仓库。选择仓库所有者(例如你的 GitHub 账户),输入仓库名称,然后点击“Create repository from template”。
2. 创建 Codespace
在新创建的仓库页面中,点击“Code”按钮,然后在 Codespaces 标签下选择“Create codespace on main”。GitHub 将为你初始化 Codespace 环境。
3. 启动项目
Codespace 环境初始化完成后,终端会自动安装所有必要的扩展和依赖项。安装完成后,Codespace 会自动执行 npm start 命令启动你的 Web 应用程序。
# 在终端中运行以下命令启动项目
npm start
项目启动后,你可以在浏览器中访问 http://localhost:1234 查看你的作品集网站。
4. 定制你的作品集
项目已经包含了示例数据,你可以根据需要进行修改。主要的配置文件位于 /src/App.jsx 中,你可以在这里修改你的个人信息、社交账号等。
// 示例配置
const siteProps = {
name: "Alexandrie Grenier",
title: "Web Designer & Content Creator",
email: "alex@example.com",
gitHub: "microsoft",
instagram: "microsoft",
linkedIn: "satyanadella",
medium: "",
twitter: "microsoft",
youTube: "microsoft"
};
应用案例和最佳实践
应用案例
Codespaces Project Template JS 适用于以下场景:
- 个人作品集展示:开发者可以使用该模板快速创建并展示自己的作品集,包括项目、文章、视频等。
- 学习 React 和 Codespaces:初学者可以通过该模板学习 React 框架和 GitHub Codespaces 的使用。
- 快速原型开发:开发者可以使用该模板快速搭建前端原型,进行功能验证和用户测试。
最佳实践
- 代码规范:使用 ESLint 和 Prettier 保持代码的一致性和质量。
- 版本控制:使用 GitHub 进行版本控制,确保代码的可追溯性和协作性。
- 持续集成:使用 GitHub Actions 进行持续集成,自动化测试和部署流程。
典型生态项目
1. GitHub Codespaces
GitHub Codespaces 是一个云端开发环境,允许开发者在浏览器中即时创建和使用开发环境。通过 Codespaces,开发者可以快速启动项目,无需在本地安装任何开发工具。
2. React
React 是一个用于构建用户界面的 JavaScript 库。它由 Facebook 开发并维护,广泛用于构建单页应用程序和复杂的 Web 应用程序。
3. Parcel
Parcel 是一个零配置的 Web 应用程序打包工具,支持多种文件类型和模块系统。它可以帮助开发者快速打包和部署 Web 应用程序。
4. ESLint 和 Prettier
ESLint 是一个代码检查工具,用于识别和报告 JavaScript 代码中的模式。Prettier 是一个代码格式化工具,用于保持代码风格的一致性。通过结合使用 ESLint 和 Prettier,开发者可以提高代码质量和可维护性。
通过以上模块的介绍和指南,开发者可以快速上手并定制自己的 Codespaces Project Template JS 项目,展示个人作品并学习前端开发技术。
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。C030
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