推荐:svgsprit.es - 在线SVG精灵生成器
2024-06-09 04:00:36作者:卓炯娓
在前端开发中,优化资源加载速度和减少HTTP请求是提高页面性能的关键。其中,SVG精灵(Sprite)是一种将多个SVG图标组合成一个文件的技术,可以有效减少网络负载。今天,我们向您推荐一个简洁而强大的在线工具——svgsprit.es,它提供了公共API来帮助您轻松生成SVG精灵。
项目介绍
svgsprit.es是一个基于svgsprit.es的公开端点服务,它可以接收SVG图标,并通过POST请求自动生成SVG精灵。不仅如此,这个工具还支持多种定制选项,以满足不同的需求。
项目技术分析
该服务利用了先进的SVG处理库,允许您通过以下参数进行配置:
input: 必填,输入字符串,包含要创建精灵的SVG图标。tidy: 可选,默认为true,用于清理和优化生成的SVG代码。optimized: 可选,默认为true,进一步优化输出结果,减少文件大小。names: 可选,数组类型,为每个SVG元素定义自定义ID。className: 可选,为每个<use>元素添加指定的类名。
此外,svgsprit.es还提供了一个配套的CLI工具svg-spreact-cli,方便您在本地开发环境中使用。
应用场景
- 前端Web应用:为您的网站或应用的SVG图标集合提供一个统一的入口,降低页面加载时间。
- 设计工作流:设计师可以在设计阶段就使用SVG精灵,以减少后期开发的工作量。
- 动态图标系统:在需要动态切换SVG图标的场景下,通过改变
<use>标签的xlink:href属性,即可实现图标切换,无需额外的网络请求。
项目特点
- 易用性:只需一个POST请求,即可完成SVG精灵的生成,无需复杂的设置或安装过程。
- 灵活性:提供多种定制选项,可以根据项目需求调整输出格式。
- 高性能:内置代码优化功能,确保生成的SVG精灵体积小且运行高效。
- 兼容性:与现代浏览器兼容,支持响应式设计和CSS动画。
如果您正在寻找一个简单而高效的SVG精灵解决方案,那么svgsprit.es绝对是值得一试的选择。现在就前往https://svgsprit.es开始使用吧,让我们一起提升SVG图标管理的效率!
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-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
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
479
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
375
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
169
190
暂无简介
Dart
615
140
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
855
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
852
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
258