Petal Components 开源项目使用手册
1. 项目目录结构及介绍
Petal Components 是一套专为 Phoenix 框架开发者设计的 HEEX 组件库,旨在简化美观的网页应用构建过程。以下是对核心目录结构的概览:
-
lib
: 包含所有组件的实现代码。petal_components
: 核心模块,按功能分为不同的模块如Avatar
,Modal
,Table
等。petal_components_web
: 相关的Web特定逻辑或集成部分。
-
assets
: 通常包括静态资源,但在这个上下文中,Petal Components可能依赖于此来提供客户端JavaScript支持(例如Alpine.js)。 -
config
: 配置文件所在目录,可以在此找到如何设置错误翻译函数等配置项的示例。 -
test
: 单元测试和集成测试代码,确保各组件按预期工作。 -
.gitignore
,mix.exs
,README.md
: 标准Git忽略文件、项目配置文件以及项目的读我文档,是任何Elixir项目的标准组成部分。
2. 项目的启动文件介绍
在 Petal Components 作为依赖被其他项目引入时,其自身并不直接启动一个应用。但在你的 Phoenix 项目中,通过在lib/your_app/application.ex
文件中加入对use PetalComponents
的调用,你可以启用并导入所有Petal Components。虽然“启动文件”直接指代的是Phoenix应用的这个配置文件,Petal Components的启动体验更多地体现在将其添加到你的项目依赖并通过混入相应模块的方式来“启动”使用它的能力。
3. 项目的配置文件介绍
Petal Components 的主要配置位于你的 Phoenix 应用中的相关地方,而非项目本身直接提供一个单独的配置文件。配置通常是通过config/config.exs
或特定环境的配置文件进行的。要配置Petal Components,你需要添加相应的选项到你的应用程序配置中,比如设置错误翻译函数。示例配置如下:
config :petal_components, :error_translator_function, YourApp.Web.ErrorHelpers.translate_error
这行配置指示Petal Components使用提供的函数进行表单错误的翻译。此外,根据官方说明,关于CSS配置,可能需要调整TailwindCSS的配置以指定扫描Petal Components库中的类,但具体配置细节需在你的Tailwind配置文件(tailwind.config.js
)中完成。
通过这种方式,Petal Components让你能够定制化其集成方式,从而满足不同项目的具体需求,而不直接控制一个启动流程或拥有独立的配置文件。
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0369Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++095AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









