推荐开源项目:React Asset Loader —— 高效加载资源的利器!
2024-05-31 11:01:34作者:房伟宁
项目介绍
在网页开发中,我们时常会遇到需要处理大体积资源如视频、动画或高清图片的情况。这可能导致页面加载速度变慢,影响用户体验。为了解决这个问题,React Asset Loader 应运而生。这是一个轻巧的React组件,能让你在不牺牲页面加载速度的前提下,优雅地加载单个或多资产。
项目技术分析
React Asset Loader 的工作原理是先加载页面,然后在背景中逐个加载指定的资产。在加载过程中,它会在目标元素上添加一个带有“loading”类名的<div>容器,这样你可以定制漂亮的加载提示。一旦资产加载完毕,这个占位符就会被实际的资源替换。这种设计确保了初始化页面的快速展示,并且不会因大容量文件阻塞首屏渲染。
项目及技术应用场景
- 互动体验:如果你需要创建一个视频交互或动态GIF展示,这个组件可以帮你平滑地加载这些重型资产,而不影响整体性能。
- 长图滚动:对于包含大量高清图片的长页面,使用React Asset Loader可以在用户滚动到相应位置时才加载图片,提高页面流畅性。
- 响应式设计:根据不同的设备条件按需加载资源,有效节省移动用户的流量。
项目特点
- 非阻塞加载:组件保证页面初始化速度快,只在后台加载资源。
- 灵活使用:支持加载单个和多个资产,适用范围广。
- 自定义样式:允许给每个资产添加自定义类名,满足个性化需求。
- 属性控制:可设置资产的HTML属性,如自动播放视频等。
- 回调函数:提供
onLoad回调,方便你在所有资源加载完成后执行特定操作。 - 简单易用:通过简单的API调用即可实现资源加载功能。
- ** MIT 许可**:免费开源,无版权顾虑。
要尝试React Asset Loader,只需通过npm安装或直接获取组件代码。立即加入这个社区,让资源加载变得更加高效和便捷吧!
npm install react-asset-loader --save-dev
或者直接从GitHub克隆项目库,查看示例和详细文档:
git clone https://github.com/juancabrera/react-asset-loader.git
在这个数字时代,优化用户体验至关重要。React Asset Loader 能助你轻松达成这一目标,给你的项目带来飞跃的进步。现在就来试用并贡献你的想法吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
暂无简介
Dart
671
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
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
392
3.83 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322