history.js 的安装和配置教程
1. 项目的基础介绍和主要的编程语言
history.js 是一个轻量级的 JavaScript 库,用于管理浏览器历史记录和导航。它提供了一个简单易用的API,允许开发者轻松地控制浏览器的历史记录栈(history stack)和地址栏(URL)。这个库可以与各种前端框架和库一起使用,例如 React、Vue 和 Angular。history.js 主要使用 JavaScript 编程语言开发。
2. 项目使用的关键技术和框架
history.js 使用了原生 JavaScript 的 window.history API 来管理浏览器的导航行为。它不依赖于任何特定的框架,但它的设计允许它容易地与流行的前端框架集成。此外,history.js 使用了模块化设计和基于事件的架构,使其更加灵活和可扩展。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
在开始安装 history.js 之前,请确保您的系统中已经安装了以下工具:
- Node.js(包括 npm 包管理器)
- Git
安装步骤
以下是安装 history.js 的详细步骤:
-
克隆项目仓库:
打开您的命令行工具,运行以下命令来克隆
history.js的 Git 仓库:git clone https://github.com/browserstate/history.js.git这将在当前目录下创建一个名为
history.js的新文件夹。 -
进入项目文件夹:
使用命令行进入刚刚克隆的文件夹:
cd history.js -
安装依赖:
在项目文件夹中,运行以下命令来安装项目所需的依赖:
npm install这将安装
package.json文件中列出的所有依赖。 -
构建项目:
运行以下命令来构建项目:
npm run build这将编译源代码并生成可在生产环境中使用的文件。
-
使用
history.js:构建完成后,您可以将生成的 JavaScript 文件引入到您的项目中,并开始使用
history.js提供的 API。在 HTML 文件中,通过
<script>标签引入history.js:<script src="path/to/history.js"></script>然后,在 JavaScript 代码中,您可以使用
History对象来管理历史记录:var history = window.History; // 监听历史变化 history.Adapter.bind(window, 'popstate', function(event){ // 处理历史变化 }); // 添加新的历史记录 history.pushState({state: 'new-state'}, 'New Title', '/new-url');
按照上述步骤操作,您应该能够成功安装并开始使用 history.js。如果您遇到任何问题,请查阅项目的官方文档或向社区寻求帮助。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-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