bttn.css 开源项目使用教程
2024-08-18 16:06:49作者:裴麒琰
1. 项目目录结构及介绍
bttn.css 是一个专为精彩项目打造的精美按钮库。其目录设计简洁,便于开发者快速集成到自己的项目中。以下是该开源项目的基本目录结构概述:
.
├── README.md # 主要的说明文件,包含项目简介、安装和使用指南。
├── dist # 生产环境下的CSS文件夹,包含了压缩和未压缩的版本。
│ ├── bttn.css # 核心CSS样式文件。
│ ├── bttn.min.css # 压缩后的核心CSS文件,用于生产环境。
│ └── standalone # 分离功能的CSS文件夹,如bordered, fill, float等。
│ ├── bordered.css
│ ├── bordered.min.css
│ ├── fill.css
│ ├── fill.min.css
│ ├── float.css
│ └── float.min.css
├── src # 源代码文件夹,包括SCSS源码和其他可能的组件源文件。
└── ... # 可能还包含其他辅助文件或文档,这里进行了省略。
README.md: 提供了关于项目的详细信息,安装方法,快速入门示例以及如何贡献等内容。dist: 直接用于部署的CSS文件存放处,用户通常只需从这个文件夹引入相应CSS文件。src: 开发者可以查看或修改的原始SCSS代码,便于定制化开发。
2. 项目的启动文件介绍
对于此项目,没有传统的“启动”文件,因为bttn.css是一个CSS库,不是运行时应用。主要通过在HTML文件中引入相应的CSS文件来“启动”使用。最直接的操作是将dist目录下的CSS文件链接到你的网页中,例如:
<link rel="stylesheet" href="path/to/bttn.css">
或者为了提高页面加载速度,使用压缩过的版本:
<link rel="stylesheet" href="path/to/bttn.min.css">
3. 项目的配置文件介绍
bttn.css项目并没有传统意义上的配置文件,它的配置更多地体现在如何自定义样式上。用户可以通过直接修改引入的CSS文件(不推荐)或利用CSS预处理器(如果你愿意自己编译SCSS源码)来进行定制。个性化调整一般涉及修改源码中的变量或直接覆盖提供的类样式。
自定义建议
对于自定义需求,推荐的做法是不直接修改dist目录下的文件,而是创建一个新的CSS文件,在其中通过选择器特异性或使用相同类名但后加自定义类的方式进行覆盖。另外,深入研究src目录中的SCSS文件可以帮助理解如何更深层次地定制样式。
总结,bttn.css的设计初衷是为了简化工作流,因此它侧重于即拿即用的CSS资源,而非复杂配置。通过以上方式,你可以轻松集成并按需定制这些美丽的按钮到你的项目之中。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
412
3.17 K
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++
664
324
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
678
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
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
492
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
342
146