jQuery Terminal 使用教程
1. 项目介绍
jQuery Terminal 是一个开源的 JavaScript 库，用于在网页上创建命令行解释器。它允许开发者为他们的应用程序创建一个交互式的命令行界面，用户可以通过输入命令与应用程序进行交互。jQuery Terminal 支持 JSON-RPC 服务调用、命令行历史记录、自动补全、键盘快捷键等功能，非常适合用于创建调试工具、交互式演示、甚至是模拟操作系统的终端界面。
2. 项目快速启动
2.1 安装
首先，你需要在你的项目中引入 jQuery 和 jQuery Terminal 库。你可以通过 CDN 引入这些库：
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/jquery"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/jquery.terminal/js/jquery.terminal.min.js"></script>
<link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/jquery.terminal/css/jquery.terminal.min.css" />
</head>
<body>
<div id="terminal"></div>
<script>
$(function() {
$('#terminal').terminal(function(command) {
if (command !== '') {
try {
var result = window.eval(command);
if (result !== undefined) {
this.echo(new String(result));
}
} catch(e) {
this.error(new String(e));
}
} else {
this.echo('Type some JavaScript command.');
}
}, {
greetings: 'Welcome to JavaScript Interpreter',
name: 'js_demo',
height: 200,
prompt: 'js> '
});
});
</script>
</body>
</html>
2.2 基本使用
在上面的代码中，我们创建了一个简单的 JavaScript 解释器。用户可以在终端中输入 JavaScript 命令，终端会执行这些命令并返回结果。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 创建交互式演示
jQuery Terminal 可以用于创建交互式的演示文稿，用户可以通过命令行与演示内容进行交互。例如，你可以创建一个演示文稿，用户可以通过输入命令来控制演示的进度。
3.2 调试工具
你可以使用 jQuery Terminal 作为调试工具，直接在网页上执行调试命令。这对于前端开发者来说非常有用，可以在不离开浏览器的情况下进行调试。
3.3 模拟操作系统终端
通过 jQuery Terminal，你可以创建一个模拟的操作系统终端界面。用户可以在这个终端中执行各种命令，模拟操作系统的操作。
4. 典型生态项目
4.1 LEASH - Browser Shell
LEASH 是一个基于 jQuery Terminal 的浏览器 shell 项目，它允许用户在浏览器中执行 shell 命令，而无需在服务器上安装任何软件。
4.2 jsh.php
jsh.php 是一个轻量级的 PHP shell 项目，它使用 jQuery Terminal 来提供一个简单的命令行界面，用户可以通过这个界面执行 PHP 命令。
4.3 404 Error Page
jQuery Terminal 还可以用于创建一个有趣的 404 错误页面。用户可以在错误页面上执行各种命令，获取额外的信息或进行互动。
通过这些应用案例和生态项目，你可以看到 jQuery Terminal 的强大功能和广泛的应用场景。无论是用于创建交互式演示、调试工具，还是模拟操作系统终端，jQuery Terminal 都能提供出色的支持。
相关内容推荐
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
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
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
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型，仅需83亿参数即可提供顶级画质，大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅，让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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
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
最新内容推荐
项目优选
kernel
flutter_flutter
pytorch
ops-math
ohos_react_native
nop-entropy
RuoYi-Vue3ascend-transformer-boost
cangjie_compilercangjie_runtime