使用WebP in CSS提升网站性能的技巧
在构建高性能网站的过程中，选择正确的图像格式至关重要。今天，我们向您推荐一个名为WebP in CSS的开源项目，它利用PostCSS插件和小巧的JavaScript脚本，让您在CSS中轻松实现WebP图像格式的应用，从而为Chrome、Firefox和Edge浏览器的用户节省高达25%的图片加载时间。
项目介绍
WebP in CSS是一个专为前端开发者设计的工具，通过引入一个只有175字节的小型JS脚本和PostCSS插件，使得CSS中的背景图可以自动转换为WebP格式。对于不支持WebP的浏览器（如Safari），该项目会智能地回退到传统的JPEG或PNG格式。
项目技术分析
该插件的工作原理简单而高效。首先，您在HTML文件中添加<script>标签，并引入webp-in-css/polyfill。然后，在CSS中，您可以像平常一样指定图片路径。一旦页面加载，脚本会检测浏览器是否支持WebP，并在<body>标签上动态添加webp或no-webp类。PostCSS插件会据此自动生成适应不同浏览器的CSS规则。
.logo {
width: 30px;
height: 30px;
background: url(/logo.png);
}
/* 插件处理后生成 */
.body.webp .logo {
background-image: url(/logo.webp);
}
.body.no-webp .logo, .body.no-js .logo {
background-image: url(/logo.png);
}
此外，还提供选项以添加no-js类并控制其行为，确保在没有JavaScript的情况下也能正常工作。
应用场景
这个项目最适合那些重视性能优化的现代网页开发。例如，对于电子商务网站、新闻门户，或是任何大量使用图片的内容平台，采用WebP格式可以显著提高加载速度，提升用户体验。
项目特点
- 兼容性优秀 - 自动适配支持WebP和不支持的浏览器。
- 无需手动调整代码 - 添加依赖，PostCSS插件将为您处理一切。
- 体积轻量级 - JavaScript脚本仅175字节，对性能影响极小。
- 易于集成 - 可与现有的Webpack、Parcel或Gulp流程无缝配合。
要开始使用，只需安装所需依赖，将JPEG和PNG转换为WebP，修改CSS，最后在JS文件中导入polyfill即可。
现在，您已准备好利用WebP in CSS提升网站性能，让我们一起探索更高效的网页开发吧！别忘了，Squoosh是一款实用的在线工具，可帮助您方便快捷地进行WebP图像转换。
如果您想了解更多信息，请查看项目GitHub上的完整README。准备好拥抱WebP带来的速度提升了吗？立即开始尝试吧！
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
kernel
nop-entropy
flutter_flutter
pytorch
ohos_react_native
ops-math
Cangjie-Examples
RuoYi-Vue3
leetcodetorchair