推荐:React-Starter-Boilerplate-HMR - 轻松构建高性能React应用
项目介绍
react-starter-boilerplate-hmr 是一个基于React的现代前端开发模板,它充分利用了React 17和Webpack 5的新特性,为你的项目提供了一个快速启动的基础框架。这个模板包含了React Fast Refresh(实时刷新)功能,极大地提升了开发效率,并且集成了React Router 5以处理路由。此外,它还采用了Semantic UI作为CSS框架,确保了美观的界面设计。
项目技术分析
React Fast Refresh
这个模板的一大亮点是整合了React Fast Refresh,这是一种全新的热重载机制,它允许你在修改组件时保持当前状态并即时看到更新结果,使得调试和迭代变得轻而易举。
Webpack 5
采用Webpack 5,意味着你可以享受到最新的打包优化技术和性能提升,包括更小的包体积、更好的缓存策略以及更快的编译速度。
模块化与代码分割
通过CSS Modules和SourceMap,样式管理变得更为有序,动态导入支持(@babel/plugin-syntax-dynamic-import)则使得按需加载代码成为可能。结合React Router 5实现的路由代码分割,可以显著减少首屏加载时间。
预处理器与性能工具
集成Autoprefixer自动处理CSS前缀,保证跨浏览器兼容性;Webpack Bundle Analyzer让你能够直观地分析构建后的包大小,帮助优化资源加载。
项目及技术应用场景
无论你是初涉React开发,还是在寻找一个升级现有项目的起点,react-starter-boilerplate-hmr 都是一个理想的选择。适合用于快速搭建新的单页应用(SPA),或是进行性能测试和优化。同时,对于需要高效团队协作或希望学习Webpack配置的同学,这也是一个很好的实践平台。
项目特点
- 最新技术栈:使用React 17、React Router 5 和Webpack 5,保持与前沿技术同步。
- 高效开发:内置React Fast Refresh,实时预览代码更改,提高开发效率。
- 优化资源管理:CSS Modules与Webpack Bundle Analyzer助力管理和优化资源加载。
- 友好的文档教程:作者提供了详细的博客教程,教你从零构建这个模板。
要开始使用,只需安装依赖并运行开发服务器,然后尽情享受编码的乐趣吧!
$ yarn
$ yarn dev
当你准备发布生产环境时,一个简单的命令即可完成优化和构建:
$ yarn build
这是一个值得信赖的起点,带你轻松迈入高效React开发的世界。如果你喜欢这个项目,不妨点一杯咖啡支持作者Esau Silva,让他的工作得到应有的回报!
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
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