开源项目最佳实践:awesome-pagespeed-metrics
1. 项目介绍
awesome-pagespeed-metrics 是一个开源项目,旨在收集和整理关于页面速度优化的各种指标和工具。页面速度是网站性能的关键因素,对于用户体验和搜索引擎优化(SEO)都有着重要影响。该项目提供了一个全面的列表,包含了各种页面速度相关的度量方法和工具,帮助开发者优化网站加载时间。
2. 项目快速启动
首先,确保你的系统已经安装了Git。以下是快速启动项目的步骤:
# 克隆项目到本地
git clone https://github.com/csabapalfi/awesome-pagespeed-metrics.git
# 进入项目目录
cd awesome-pagespeed-metrics
# 查看项目文件和目录结构
ls -l
在项目目录中,你会找到一系列的Markdown文件,每个文件都介绍了不同的页面速度优化工具和指标。
3. 应用案例和最佳实践
以下是一些使用 awesome-pagespeed-metrics 项目中的工具进行页面速度优化的案例和最佳实践:
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Lighthouse:使用Lighthouse可以对网站进行全面的性能评估,它提供了一系列的性能指标,并给出了优化建议。可以在命令行中运行Lighthouse来获取报告。
lighthouse <url> --output/html --output-path=<path-to-report> -
Google PageSpeed Insights:这是一个在线工具,可以分析网页的性能并提供优化建议。虽然它不提供命令行工具,但是可以集成到自动化测试流程中。
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WebPageTest:这是一个更详细的性能测试工具,提供了丰富的测试选项,包括多次测试、不同地理位置和连接速度。以下是一个简单的API调用示例,用于获取性能数据:
curl -X POST https://www.webpagetest.org/runtest.php \ -d 'url=<your-url>&location=ec2-us-east-1:Chrome&firstViewOnly=true' -
优化图片:图片是导致页面加载时间延长的常见原因。可以使用各种工具来压缩和优化图片,例如ImageOptim或TinyPNG。
4. 典型生态项目
awesome-pagespeed-metrics 项目生态中,以下是一些典型的项目:
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Webpack:这是一个模块打包工具,可以用于优化加载时间,通过插件如
image-webpack-loader可以进一步优化资源。 -
Gatsby:这是一个基于React的静态站点生成器,它内置了许多性能优化功能,如代码分割和预取。
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Next.js:这是一个React框架,提供了许多用于优化页面加载性能的特性,如自动代码分割、优化图片和组件。
通过使用 awesome-pagespeed-metrics 中的资源和工具,开发者可以大大提高网站的性能,从而改善用户体验并提高搜索引擎排名。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C030
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