SunLn-F2E-Bookmarks 的项目扩展与二次开发
2025-05-31 01:33:53作者:牧宁李
项目的基础介绍
SunLn-F2E-Bookmarks 是一个由 SunLn 维护的开源项目,该项目收集整理了大量前端开发相关的网站和资源,旨在为前端开发者提供一个学习、分享和参考的平台。该项目采用 MIT 许可协议,允许用户自由使用、修改和分享。
项目核心功能
该项目的主要功能是汇集了众多前端技术资源,包括但不限于以下内容:
- 前端技术博客和文章
- 前端开发工具和框架
- 前端教程和电子书
- HTML、CSS、JavaScript 相关资源
- 性能优化和工程构建相关资料
- 移动端开发相关资源
项目使用的框架或库
SunLn-F2E-Bookmarks 项目主要使用 Markdown 进行文档编写,并未使用特定的框架或库。它依赖于 GitHub 的平台特性,如仓库管理、分支管理、代码审查等。
项目的代码目录及介绍
项目的目录结构如下:
.
├── CSS.md
├── China-Blog.md
├── Compatibility.md
├── Design.md
├── Ebook.md
├── HTML.md
├── IP-Info.md
├── Javascript.md
├── LICENSE
├── Mobile.md
├── Online-Editor.md
├── README.md
├── Speed.md
├── Tools.md
├── Tutorial.md
├── UED.md
├── UI.md
├── Unknown.md
├── Network-Tools.md
└── Workflow.md
每个 .md 文件都是一个 Markdown 文件,包含了对应分类的资源链接和简要介绍。
对项目进行扩展或二次开发的方向
-
分类优化:对现有的分类进行优化,使其更加清晰和易于导航,例如增加新的分类或合并相似分类。
-
资源评分系统:引入资源评分机制,让用户可以对资源进行评价,从而帮助其他用户更快地找到高质量资源。
-
交互功能:增加评论功能,允许用户对资源进行讨论和交流,提高社区的活跃度。
-
搜索优化:优化搜索功能,提供更精确的搜索结果,帮助用户快速定位所需资源。
-
自动化更新:利用 GitHub Actions 实现资源的自动化更新,确保项目中的资源始终是最新的。
-
多语言支持:为项目添加其他语言版本,使其能够服务于更多非中文用户。
通过以上方向的扩展和二次开发,SunLn-F2E-Bookmarks 项目将能够更好地服务于前端开发社区,成为一个更加完善和高效的知识共享平台。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
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++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
269
93
暂无简介
Dart
622
140
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
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
620
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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