材料组件库 for Web:基于 Material Design 的可定制化 UI 组件
项目介绍
材料组件库 for Web 是由 Google 的核心工程师与UX设计师团队开发的,用于实现 Material Design 设计语言的组件集合。该库旨在为开发者提供一个稳定的开发流程,帮助构建既美观又功能强大的Web项目。Material Web设计考虑到了广泛的使用场景,从基本的静态网站到复杂的JavaScript驱动的应用,乃至混合客户端/服务器渲染系统,都力求做到轻松集成,以轻量级、符合惯用法的方式融入您的站点。作为 Material Design Lite 的接班人,它不仅遵循Material Design指南,还提供了更灵活的主题自定义选项,涵盖颜色、排版、形状、状态等,并且特别设计得易于适配各种主流Web框架。
注意: 材料组件Web库通常每月会有破坏性更改发布,但遵循语义化版本控制(semver),允许您控制何时整合这些更新。
项目快速启动
要迅速开始使用 材料组件库,您可以采用以下两种方式之一:通过CDN或使用NPM进行本地安装。
通过CDN快速启动
首先,确保在HTML文件中引入必要的CSS:
<link rel="stylesheet" href="https://unpkg.com/material-components-web@latest/dist/material-components-web.min.css">
然后,添加组件的HTML结构,比如一个文本字段,并引入JavaScript库来激活组件:
<!-- 渲染文本字段 -->
<label class="mdc-text-field mdc-text-field--filled">
<span class="mdc-text-field__ripple"></span>
<span class="mdc-floating-label" id="my-label">标签</span>
<input type="text" class="mdc-text-field__input" aria-labelledby="my-label">
<span class="mdc-line-ripple"></span>
</label>
<script src="https://unpkg.com/material-components-web@latest/dist/material-components-web.min.js"></script>
<script>
mdc.textField.MDCTextField.attachTo(document.querySelector('.mdc-text-field'));
</script>
使用NPM
如果您已配置Webpack处理Sass转CSS,可以通过以下步骤操作:
-
安装
@material/textfield模块:npm install @material/textfield -
在项目中使用文本字段:
HTML部分:
<label class="mdc-text-field mdc-text-field--filled"> <input type="text" class="mdc-text-field__input" aria-labelledby="my-label"> <span class="mdc-floating-label" id="my-label">标签</span> </label>Sass部分(需要导入相关组件的样式):
@use "@material/textfield"; @include textfield.core-styles;JavaScript部分:
import { MDCTextField } from '@material/textfield'; const textField = new MDCTextField(document.querySelector('.mdc-text-field'));
应用案例与最佳实践
查看官方示例来获取更多应用案例和如何在实际项目中实现这些组件的最佳实例。每个组件页面都会展示基本用法和高级特性,帮助您理解如何结合使用不同的组件以达成特定的设计和交互目标。
典型生态项目
虽然此项目自身即是Material Design在Web上的核心生态组成部分,但它也鼓励和促进了各种Web框架的适配器开发,如React、Vue和Angular的Material Design实现。这些生态项目通常建立在材料组件库之上,提供更加框架化的API和集成方案。例如,对于React开发者,可以探索@material-ui/core或react-mdc-web,这些库利用了MDC Web的基础组件并进行了进一步的封装和定制,以更好地适应各自框架的开发习惯。
这个快速引导和概览应该足以让新用户开始使用材料组件库 for Web。深入研究其文档和源码将揭示更多的定制能力和高级功能,助力创建一致、优雅的Web界面。
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-X1-7BSpark-Prover-X1-7B 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-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B 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).Dockerfile015
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