AMP HTML 项目教程
项目介绍
AMP(Accelerated Mobile Pages)是一个开源的网页组件框架,旨在帮助开发者轻松创建快速、高效、用户友好的网页。AMP HTML 是 AMP 项目的一部分,它定义了一套 HTML 的子集,用于构建内容页面,如新闻文章,以确保在移动设备上的高性能表现。
AMP HTML 项目的主要目标是减少网页加载时间,提升用户体验,特别是在移动设备上。通过使用 AMP HTML,开发者可以确保他们的网页在各种设备和网络条件下都能快速加载。
项目快速启动
安装依赖
首先,你需要确保你的开发环境中已经安装了 Node.js 和 npm。然后,你可以通过以下命令克隆 AMP HTML 项目并安装依赖:
git clone https://github.com/ampproject/amphtml.git
cd amphtml
npm install
构建项目
安装完依赖后,你可以使用以下命令来构建项目:
npm run build
运行本地服务器
构建完成后,你可以启动本地服务器来预览你的 AMP 页面:
npm start
创建一个简单的 AMP 页面
以下是一个简单的 AMP HTML 页面示例:
<!doctype html>
<html amp lang="zh-CN">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>我的第一个 AMP 页面</title>
<link rel="canonical" href="https://example.ampproject.org/article-metadata.html">
<meta name="viewport" content="width=device-width,minimum-scale=1,initial-scale=1">
<script async src="https://cdn.ampproject.org/v0.js"></script>
<style amp-boilerplate>body{-webkit-animation:-amp-start 8s steps(1,end) 0s 1 normal both;-moz-animation:-amp-start 8s steps(1,end) 0s 1 normal both;-ms-animation:-amp-start 8s steps(1,end) 0s 1 normal both;animation:-amp-start 8s steps(1,end) 0s 1 normal both}@-webkit-keyframes -amp-start{from{visibility:hidden}to{visibility:visible}}@-moz-keyframes -amp-start{from{visibility:hidden}to{visibility:visible}}@-ms-keyframes -amp-start{from{visibility:hidden}to{visibility:visible}}@-o-keyframes -amp-start{from{visibility:hidden}to{visibility:visible}}@keyframes -amp-start{from{visibility:hidden}to{visibility:visible}}</style><noscript><style amp-boilerplate>body{-webkit-animation:none;-moz-animation:none;-ms-animation:none;animation:none}</style></noscript>
</head>
<body>
<h1>欢迎来到我的第一个 AMP 页面</h1>
<p>这是一个简单的 AMP HTML 页面示例。</p>
</body>
</html>
应用案例和最佳实践
新闻网站
AMP HTML 特别适合用于新闻网站,因为它可以显著提高文章页面的加载速度。许多知名新闻网站,如 BBC、CNN 和 The Guardian,都已经采用了 AMP 技术来提升用户体验。
电子商务
电子商务网站也可以通过使用 AMP HTML 来提升产品页面的加载速度,从而提高用户的购物体验和转化率。
博客
博客作者可以使用 AMP HTML 来确保他们的文章在移动设备上快速加载,从而吸引更多的读者。
典型生态项目
AMP for Email
AMP for Email 是 AMP 项目的一个扩展,允许开发者在电子邮件中使用 AMP 组件。这使得电子邮件内容更加动态和互动,提升了用户的阅读体验。
AMP Stories
AMP Stories 是一种基于 AMP 技术的全屏视觉故事格式,适用于移动设备。它可以帮助内容创作者以更具吸引力的方式展示他们的故事。
AMP Validator
AMP Validator 是一个用于验证 AMP 页面是否符合 AMP 规范的工具。它可以帮助开发者确保他们的 AMP 页面在发布前没有任何错误。
通过以上内容,你应该已经对 AMP HTML 项目有了一个基本的了解,并能够开始使用它来创建快速、高效的网页。
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