Quiver 开源项目教程
1. 项目介绍
Quiver 是一个基于 Web 的图表库,专注于提供高性能的图表渲染和交互功能。它支持多种图表类型,包括折线图、柱状图、饼图等,适用于数据可视化、实时监控等场景。Quiver 的设计理念是轻量级、高性能,能够在现代浏览器中提供流畅的用户体验。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保你已经安装了以下工具:
- Node.js (建议版本 14.x 或更高)
- npm (通常随 Node.js 一起安装)
2.2 安装 Quiver
首先,克隆 Quiver 项目到本地:
git clone https://github.com/keplr-io/quiver.git
cd quiver
然后,安装项目依赖:
npm install
2.3 运行示例
Quiver 项目中包含了一些示例,你可以通过以下命令启动一个简单的示例:
npm run start
这将启动一个本地服务器,并在浏览器中打开一个示例页面。你可以通过修改 src/examples 目录下的文件来定制你的图表。
2.4 创建自定义图表
以下是一个简单的示例代码,展示如何使用 Quiver 创建一个折线图:
import { Chart, LineSeries } from 'quiver';
const data = [
{ x: 0, y: 10 },
{ x: 1, y: 20 },
{ x: 2, y: 30 },
{ x: 3, y: 25 },
{ x: 4, y: 40 },
];
const chart = new Chart({
container: document.getElementById('chart-container'),
width: 800,
height: 400,
});
const lineSeries = new LineSeries({
data,
xField: 'x',
yField: 'y',
});
chart.addSeries(lineSeries);
chart.render();
将上述代码保存为 src/examples/custom-line-chart.js,然后运行 npm run start 即可在浏览器中查看效果。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 实时数据监控
Quiver 非常适合用于实时数据监控系统。你可以通过 WebSocket 或其他实时数据源,将数据动态更新到图表中,实现实时监控效果。
3.2 数据可视化
在数据分析和可视化领域,Quiver 提供了丰富的图表类型和灵活的配置选项,帮助开发者快速构建复杂的数据可视化应用。
3.3 性能优化
Quiver 在设计上注重性能,但在处理大量数据时,仍需注意优化。建议使用数据分片、增量渲染等技术,以确保图表的流畅性。
4. 典型生态项目
4.1 Quiver Dashboard
Quiver Dashboard 是一个基于 Quiver 构建的仪表盘项目,提供了多种预定义的图表和布局,适用于快速搭建数据监控和分析平台。
4.2 Quiver React
Quiver React 是 Quiver 的 React 封装库,提供了更便捷的 React 组件,方便在 React 项目中集成 Quiver 图表。
4.3 Quiver Vue
Quiver Vue 是 Quiver 的 Vue 封装库,提供了 Vue 组件,方便在 Vue 项目中使用 Quiver 图表。
通过这些生态项目,你可以更方便地将 Quiver 集成到你的前端应用中,提升开发效率。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00