WebXR Emulator Extension 使用教程
2024-09-16 00:17:12作者:俞予舒Fleming
1. 项目目录结构及介绍
WebXR Emulator Extension 项目的目录结构如下:
WebXR-emulator-extension/
├── assets/
│ └── icons/
├── polyfill/
│ └── webxr-polyfill.js
├── screenshots/
├── src/
│ ├── background.js
│ ├── content.js
│ ├── devtools.js
│ ├── panel.js
│ └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── manifest.json
├── package.json
└── rollup.config.js
目录结构介绍
- assets/: 存放项目所需的静态资源文件,如图标等。
- polyfill/: 包含 WebXR API 的 polyfill 文件,用于在不支持 WebXR 的浏览器中模拟 WebXR API。
- screenshots/: 存放项目的截图文件。
- src/: 项目的源代码目录,包含主要的 JavaScript 文件和模块。
- background.js: 后台脚本,处理浏览器扩展的后台逻辑。
- content.js: 内容脚本,注入到 WebXR 应用页面中,处理页面内容。
- devtools.js: 开发者工具面板的脚本,用于控制模拟设备。
- panel.js: 开发者工具面板的 UI 组件。
- .gitignore: Git 忽略文件,指定不需要版本控制的文件和目录。
- LICENSE: 项目的开源许可证文件。
- README.md: 项目的说明文档。
- manifest.json: 浏览器扩展的配置文件,定义扩展的元数据和权限。
- package.json: Node.js 项目的配置文件,包含项目的依赖和脚本。
- rollup.config.js: Rollup 打包工具的配置文件,用于构建项目。
2. 项目启动文件介绍
WebXR Emulator Extension 的启动文件主要包括 background.js 和 content.js。
background.js
background.js 是浏览器扩展的后台脚本,负责处理扩展的后台逻辑。它通常用于监听浏览器事件、管理扩展的状态和与内容脚本通信。
content.js
content.js 是内容脚本,注入到 WebXR 应用页面中。它负责与页面内容交互,模拟 WebXR API 的行为,并将模拟结果传递给开发者工具面板。
3. 项目的配置文件介绍
manifest.json
manifest.json 是浏览器扩展的配置文件,定义了扩展的元数据、权限、背景脚本、内容脚本等信息。以下是 manifest.json 的主要内容:
{
"manifest_version": 2,
"name": "WebXR Emulator",
"version": "0.3.3",
"description": "WebXR Emulator extension enables users and developers to run and test WebXR content in desktop browsers without using a real XR device.",
"permissions": [
"webRequest",
"webRequestBlocking",
"<all_urls>"
],
"background": {
"scripts": ["src/background.js"]
},
"content_scripts": [
{
"matches": ["<all_urls>"],
"js": ["src/content.js"]
}
],
"devtools_page": "src/devtools.html",
"icons": {
"48": "assets/icons/icon48.png",
"128": "assets/icons/icon128.png"
}
}
package.json
package.json 是 Node.js 项目的配置文件,包含项目的依赖和脚本。以下是 package.json 的主要内容:
{
"name": "webxr-emulator-extension",
"version": "0.3.3",
"description": "WebXR emulator extension",
"main": "src/background.js",
"scripts": {
"build": "rollup -c rollup.config.js"
},
"dependencies": {
"webxr-polyfill": "^2.0.0"
},
"devDependencies": {
"rollup": "^2.0.0"
}
}
rollup.config.js
rollup.config.js 是 Rollup 打包工具的配置文件,用于构建项目。以下是 rollup.config.js 的主要内容:
import resolve from '@rollup/plugin-node-resolve';
import commonjs from '@rollup/plugin-commonjs';
export default {
input: 'src/main.js',
output: {
file: 'dist/bundle.js',
format: 'iife'
},
plugins: [
resolve(),
commonjs()
]
};
通过以上配置文件,可以了解项目的构建和运行方式,以及扩展的基本功能和权限。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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 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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
316
2.74 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
852
Ascend Extension for PyTorch
Python
155
178
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++
639
246
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
241
85
暂无简介
Dart
606
136
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
239
310
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
470
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
364
3.02 K