vue-tour 的项目扩展与二次开发
2025-04-24 16:42:49作者:裴麒琰
1、项目的基础介绍
vue-tour 是一个为 Vue.js 应用程序提供引导和教程功能的开源项目。它可以帮助开发者轻松地在应用中添加步骤引导,引导用户了解应用的不同部分和功能,特别适合新功能的介绍和用户教育。
2、项目的核心功能
- 支持触摸和鼠标事件,适用于移动和桌面设备。
- 提供自定义步骤,包括内容、标题和位置。
- 支持多个引导步骤,可以按顺序展示。
- 可以自定义样式,以匹配应用的视觉设计。
- 支持自动和手动模式。
- 简单的 API 和易于集成的代码,使得在 Vue 应用中添加引导变得十分方便。
3、项目使用了哪些框架或库?
vue-tour 主要是基于 Vue.js 开发的,同时它可能会使用其他一些 Vue.js 的生态系统库,例如 Vuex 或 Vue Router,以更好地与 Vue 应用集成。此外,它也可能依赖于一些 CSS 框架,如 Bootstrap 或 Vuetify,以便于样式定制。
4、项目的代码目录及介绍
项目的代码目录通常包括以下几个部分:
src/:存放项目的源代码,包括组件、工具函数等。components/:包含所有 Vue 组件。styles/:包含项目的样式文件。
dist/:构建后的文件目录,用于生产环境。examples/:包含示例代码和页面,展示如何使用 vue-tour。test/:包含单元测试和端到端测试。docs/:文档目录,存放项目文档和说明。
5、对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 自定义步骤组件:开发者可以根据需要创建自定义步骤组件,以提供更丰富的引导体验。
- 多语言支持:为vue-tour增加国际化支持,使其能够更容易地适应不同语言环境。
- 交互式元素:增加交互式元素,如按钮和表单,以允许用户在引导过程中进行操作。
- 集成第三方服务:集成第三方分析服务,以跟踪用户在引导过程中的行为。
- 主题定制:提供更多主题选项或允许用户完全自定义主题。
- 动画和过渡:为步骤和元素添加动画和过渡效果,以提高用户体验。
- 响应式设计:优化移动设备的显示效果,确保在小屏幕上也能提供良好的引导体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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-7BSpark-Prover-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-7BSpark-Formalizer-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).Dockerfile014
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
最新内容推荐
SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
305
2.68 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
136
163
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
233
309
暂无简介
Dart
596
130
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++
630
227
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
649
🎉 (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
614
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
195
71
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
649