quill-image-resize-module 的项目扩展与二次开发
2025-04-23 20:55:07作者:彭桢灵Jeremy
1. 项目的基础介绍
quill-image-resize-module 是一个为 Quill 编辑器设计的开源插件,它允许用户在编辑器中调整图片大小。这个插件为 Quill 编辑器增加了实用性,使得用户能够更好地控制文档中的图像内容,而无需离开编辑器界面。
2. 项目的核心功能
该插件的核心功能是提供图像调整工具,让用户在编辑器中通过拖拽图像边缘来改变图像的尺寸。这个功能非常直观易用,不仅提高了用户体验,也增强了编辑器的功能。
3. 项目使用了哪些框架或库?
该项目主要使用了以下框架或库:
- Quill: 作为基础编辑器,所有功能都是基于 Quill 的 API 实现的。
- Parchment: Quill 的一个轻量级框架,用于构建复杂的编辑器组件。
4. 项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构大致如下:
quill-image-resize-module/
├── src/
│ ├── helpers/
│ │ └── dom.js # DOM操作相关的辅助函数
│ ├── icons/
│ │ └── icon.png # 插件图标
│ ├── modules/
│ │ └── ImageResize.js # 图像调整模块的主要实现
│ └── styles/
│ └── image resize.css # 图像调整相关的CSS样式
├── test/
│ └── ... # 测试用例
├── demo.html # 演示页面
└── package.json # 项目配置文件
src/helpers/: 包含了DOM操作等辅助函数。src/icons/: 存放插件使用的图标文件。src/modules/: 包含了图像调整模块的核心实现。src/styles/: 存放图像调整相关的CSS样式。
5. 对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 增加更多的图像调整功能:例如旋转、裁剪等。
- 优化用户界面:改进现有的调整工具栏,使其更加友好和直观。
- 兼容更多的浏览器和设备:确保插件在不同的环境中都能稳定运行。
- 性能优化:提高图像调整的速度和效率,减少资源消耗。
- 集成其他Quill插件:创建一个插件生态,与其他Quill插件无缝集成。
通过这些扩展和二次开发的方向,quill-image-resize-module 可以变得更加完善,为用户提供更加丰富和高效的编辑体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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
最新内容推荐
Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 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 SAP S4HANA物料管理资源全面解析:从入门到精通的完整指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
321
2.74 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
Ascend Extension for PyTorch
Python
157
178
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++
640
249
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
244
86
暂无简介
Dart
608
136
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
239
311
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
470
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
364
3.03 K