TW Classed 开源项目使用教程
1. 项目目录结构及介绍
TW Classed 是一个基于 TypeScript 的库,专为简化React中使用Tailwind CSS类而设计。下面是项目的主要目录结构及其简介:
├── packages # 核心组件和包的存放位置
│ ├── @tw-classed/core # 核心库,提供了构建classed组件的功能函数
│ └── @tw-classed/react # React包裹器,便于在React项目中使用
├── README.md # 主要的项目说明文件
├── LICENSE # 许可证文件,采用MIT许可
├── package.json # 项目主配置文件,包含了依赖管理和脚本命令
├── pnpm-workspace.yaml # 工作区配置,用于管理多包仓库
├── .gitignore # Git忽略文件列表
├── eslintrc.js # ESLint配置文件,确保代码风格一致性
├── turbo.json # TurboRepo相关的配置,如果是使用Turbo进行工作流管理的话
├── Rome configuration file # 可能是使用Rome工具链的配置文件(rome.json)
...
注:packages 目录下存放着项目的两大核心部分,@tw-classed/core 和 @tw-classed/react,分别负责提供核心功能和React环境下的适配。
2. 项目的启动文件介绍
虽然提供的信息没有具体指明启动文件的位置或名称,但通常在一个Node.js或React项目中,启动文件可能位于项目的根目录下,比如命名为start或在scripts字段内定义的特定npm/yarn/pnpm命令如"start": "node server"或者使用react-scripts start对于基于Create React App的项目。对于TW Classed这类库项目,其“启动”更多是指开发者如何在自己的项目中引入和使用这些库,而非项目自身运行的服务。
如何在你的项目中启动使用TW Classed:
-
安装: 在你的项目中通过npm或yarn添加依赖。
npm install --save @tw-classed/react @tw-classed/core或者,如果你使用PNPM:
pnpm add @tw-classed/react @tw-classed/core -
引入并使用: 在React组件中导入
classed函数来创建带有Tailwind样式的按钮。import { classed } from '@tw-classed/react'; const MyButton = () => ( <button className={cased('px-4 py-2', { color: 'primary' })}> Click me! </button> );
3. 项目的配置文件介绍
package.json
项目的核心配置文件,包含了项目的元数据、依赖项以及执行各种任务的npm脚本。例如,你可以找到开发、测试、构建等命令。
pnpm-workspace.yaml
当项目采用了PNPM的工作空间特性时,此文件用来管理多个相互依赖的npm包,并且可以设置共享依赖等高级特性,以优化项目结构和依赖关系。
.gitignore
列出不应被Git版本控制系统跟踪的文件类型或模式,常见的是IDE配置文件、节点模块等。
其他配置文件
如.eslintrc.js, rome.json等都是为了保证代码质量和遵循一定的编码标准。它们根据各自工具的要求设置规则。
以上就是关于TW Classed项目的基本结构、启动方式以及重要配置文件的简单介绍。实际使用中,还需参照项目内部更详细的文档来进行详细操作。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。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
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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-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
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).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00