React Rough Notation 使用指南
一、项目目录结构及介绍
React Rough Notation 是一个基于 React 的封装,用于在网页上创建并动画化注释效果。以下是该仓库的基本目录结构及其简要说明:
- src: 主代码库存放地,包括核心组件和逻辑。
components
: 包含所有React组件,如注释的主要展示组件。index.js
: 入口文件,启动应用时首先加载。
- example: 提供示例应用的目录,帮助快速理解和使用项目。
- lib: 编译后的产出目录,如果你安装此npm包,实际使用的是这个目录下的代码。
- scripts: 项目构建和运行所需的脚本文件。
- test: 单元测试相关文件。
- README.md: 项目说明文档,包含了安装、基本使用方法等重要信息。
- package.json: 包含了项目的元数据和依赖,定义可执行脚本命令。
二、项目的启动文件介绍
主要关注点在于 src/index.js
和如果以示例项目进行开发,则是 example
目录下的入口文件。具体来说:
-
src/index.js: 对于开发者而言,这是项目的主入口,它负责引入核心组件并且将它们暴露给其他应用程序使用。如果你直接使用这个库作为开发者,不需直接操作这一部分。
-
example/index.js (假设存在): 当你想运行或开发这个库的演示版本时,这个文件将会成为重点。通常,它将初始化React App,设置路由(如果有),并可能导入一些示例组件来显示功能。
三、项目的配置文件介绍
-
package.json: 这个文件不仅仅介绍了项目的依赖项,还定义了一系列的npm脚本,比如
"start"
用于启动开发服务器,"build"
用来编译生产环境代码。通过查看scripts对象,你可以了解到如何通过npm命令执行特定任务。 -
.gitignore: 如果有,这个文件列出了Git应忽略的文件或目录,通常包括临时文件、IDE配置等,保持版本控制的整洁。
-
README.md: 虽不是传统意义上的配置文件,但提供了项目配置和使用的初步指导。重要的配置指令、环境变量设置等信息往往在此列出。
对于具体的配置文件(如Babel、Webpack等),如果项目中有使用,它们通常位于项目的根目录下,或者在一个专门的配置文件夹中。由于给出的链接没有详细列出这些内部配置细节,因此这部分内容基于一般React项目的常规配置理解。
请注意,上述结构和介绍是基于典型React项目的通用概述。具体项目的目录结构和文件功能可能会有所不同,建议直接查看仓库中的具体文件注释或文档以获得最精确的信息。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- 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
GLM-V
GLM-4.5V and GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement LearningPython00ops-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++0107AI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).Dockerfile010
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
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