magnet-mouse 的项目扩展与二次开发
2025-05-28 00:59:25作者:昌雅子Ethen
项目的基础介绍
magnet-mouse 是一个基于 JavaScript 的开源库,它能够使网页中的 DOM 元素跟随鼠标移动,产生一种吸引的效果。该库提供多种配置参数,可以调整元素跟随的灵敏度、距离以及动画效果等,适用于创建互动式的网页元素。
项目核心功能
- 元素跟随:使得指定的 DOM 元素能够随着鼠标的移动而动。
- 吸引效果:当鼠标接近元素时,元素会产生一种被吸引的效果。
- 丰富的配置:包括距离阈值、元素相对位置、动画效果等。
- 回调函数支持:在鼠标进入和离开元素时可以触发自定义函数。
项目使用了哪些框架或库?
该项目主要使用了原生 JavaScript 进行开发,并没有依赖于任何外部框架或库。它通过纯 CSS 实现动画效果,并利用 JavaScript 的事件监听和 DOM 操作实现核心功能。
项目的代码目录及介绍
项目的目录结构较为简单,主要包括以下几个部分:
- src:源代码目录,包含了实现 magnet-mouse 功能的所有 JavaScript 文件。
- lib:编译后的库文件目录,包含了压缩和未压缩的版本。
- docs:文档目录,可能包含项目的说明文档和相关示例。
- README.md:项目说明文件,介绍了项目的使用方法和配置选项。
- package.json:Node.js 项目文件,描述了项目的依赖和脚本。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 增加交互性:可以通过增加新的交互模式来扩展这个项目,比如点击元素时触发特定动作。
- 动画效果增强:可以引入更多的 CSS 动画效果,使元素跟随的动画更加丰富和流畅。
- 响应式支持:尽管项目在移动设备上自动禁用,但可以增加响应式设计,使元素在不同屏幕尺寸和分辨率下都能良好展示。
- 自定义元素:可以允许用户自定义哪些元素能够具有吸引效果,增加配置项以支持更复杂的元素选择器。
- 性能优化:针对不同浏览器和设备优化性能,确保效果流畅且不影响页面其他部分的性能。
通过这些扩展和二次开发,可以使 magnet-mouse 变得更加灵活和强大,满足不同用户的定制需求。
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
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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
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
🔥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
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
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (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
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878