zhuoyao_radar 的项目扩展与二次开发
2025-06-17 13:04:10作者:晏闻田Solitary
项目的基础介绍
zhuoyao_radar 是一个开源的捉妖雷达 web 版项目,旨在提供一个相对于小程序版本更加稳定和可定制的数据监测工具。该项目可以帮助用户追踪妖灵信息,并提供了动态更新和显示功能。作者由于忍受不了小程序雷达的不稳定性,决定开发这款 web 版本,并开源以供社区使用和改进。
项目核心功能
- 实时追踪妖灵的位置和剩余时间
- 提供搜索范围显示选项
- 标识活动 UP 的妖灵
- 人生赢家套系妖灵的特别标注
- 动态更新妖灵信息,无需刷新页面
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:
- JavaScript:项目的主要编程语言
- Vue:用于构建用户界面的渐进式框架
- CSS:用于页面样式设计
- HTML:构建网页结构
- PHP:可能用于后端数据处理(比例较低)
- Groovy:可能用于特定功能实现(比例较低)
- Dockerfile:用于容器化应用(比例较低)
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构大致如下:
.gitignore:指定 Git 忽略的文件和目录CONTRIBUTION.md:贡献者指南LICENSE:项目使用的 GPL-3.0 许可证文件README.md:项目说明文件favicon.ico:网站图标index.html:网页入口文件package.json:项目配置文件tempdata.js:临时数据存储文件util.js:工具函数库src:源代码目录,包含Vue组件和相关资源dist:构建目录,用于存放编译后的代码和资源leitai:可能与后台服务相关的目录build:构建脚本和配置文件的目录
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 功能增强:可以增加更多的用户自定义选项,例如自定义妖灵过滤、地图缩放和移动功能等。
- 数据优化:优化数据请求和更新机制,提高数据的准确性和响应速度。
- 界面美化:改进用户界面,使其更加现代和易于使用,增加主题定制功能。
- 多平台支持:将项目扩展到其他平台,如移动设备或桌面应用程序。
- 安全性提升:加强用户数据的安全性和隐私保护,特别是在处理用户位置信息时。
- 社区互动:添加社区功能,如用户反馈、建议投票和排行榜,以促进社区参与和交流。
- 开放API:开发API接口,允许第三方开发者创建插件或集成到其他应用中。
通过上述扩展和二次开发的方向,zhuoyao_radar 项目有望成为更加完善和受欢迎的开源工具。
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
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-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
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
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
480
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
276
97
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
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
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
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++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210