推荐开源项目:pingjs - Web 浏览器中的 JavaScript 网络探测库
2024-05-23 17:26:31作者:蔡丛锟
在互联网的世界中,网络速度和连接稳定性至关重要。为此,我们向您推介一个轻量级且易于使用的开源项目——pingjs。这个小巧的 JavaScript 库提供了在浏览器环境中执行网络探测的能力,帮助您实时检测网站或服务器的响应时间。
项目介绍
pingjs 是一个遵循 BSD-3-Clause 许可协议的 JavaScript 库,其主要功能是在 web 浏览器内通过 HTTP 协议对目标 URL 进行"ping"操作,以测量响应时间。它提供了一种简单的方法来检测网页加载性能,这对于开发者优化用户体验,尤其是在移动设备上特别有用。
项目技术分析
该库的核心是一个名为 ping 的函数,它返回一个 Promise 对象,使得您可以方便地异步处理结果。ping 函数接受一个 URL 参数,以及一个可选的乘数(multiplier),用于调整计算出的响应时间。其内部采用 UMD(Universal Module Definition)头部,支持 CommonJS、AMD 和全局对象三种模式,确保了在各种环境下的兼容性。
// 使用示例
ping('https://google.com/').then(function(delta) {
console.log('Ping time was ' + String(delta) + ' ms');
}).catch(function(err) {
console.error('Could not ping remote URL', err);
});
项目及技术应用场景
- 页面性能检测:在网页加载时,利用 pingjs 来检查关键资源服务器的响应时间,从而提升用户体验。
- 应用程序诊断:当用户的网络出现问题时,可以通过 pingjs 快速定位问题是否出在服务器端。
- 实时网络状态指示:为用户提供网络状况反馈,例如,在视频流应用中,显示网络延迟情况。
- 开发与测试:评估不同服务器的性能,比较 CDN 的效果,或者调试网络相关问题。
项目特点
- 易用性:简单的一行代码即可实现网络探测,无需深入了解复杂的网络协议。
- 跨平台兼容:支持 CommonJS, AMD 和全局对象,可在多种 JavaScript 框架和环境中无缝使用。
- 灵活性:允许自定义乘数进行结果调整,适应不同场景的需求。
- 基于 Promise 的异步设计:符合现代 JavaScript 开发习惯,便于与其他 Promise 链式调用结合。
- 高效轻量:只提供核心功能,不引入额外的依赖,使得它在项目中占用极小的空间。
总的来说,pingjs 提供了一个强大而灵活的工具,帮助您更好地理解和控制您的网络应用的性能表现。无论是开发人员还是网站管理员,都可以从这个项目中受益。现在就将它加入到你的项目中,提升你的网络检测体验吧!
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
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++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
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
346
147