nej 的项目扩展与二次开发
2025-06-11 21:06:32作者:邬祺芯Juliet
nej是一个跨平台WEB前端开发框架,旨在提供Web端SDK用于开发Web应用,同时也提供了服务器端SDK以整合解决方案的服务器端实现。
项目的基础介绍
nej框架以其依赖管理系统、平台适配系统、丰富的控件系统、多方案集成以及工具支持等特性,为开发者提供了一套完整的Web前端开发解决方案。通过nej,开发者可以更加高效地进行跨平台Web应用的开发,同时也支持新技术的整合,能够适应不断变化的前端技术需求。
项目的核心功能
nej的核心功能主要包括:
- 依赖管理系统:管理和组织项目中的模块依赖。
- 平台适配系统:确保Web应用能够在不同平台上运行,包括各种浏览器、移动APP和桌面APP等。
- 控件系统:提供了一系列可验证表单、列表、拖拽、滑块、日历、富文本编辑器等控件。
- 多方案集成:包括模板系统、模块化开发、单页系统按需载入、基于配置的跨域异步请求等。
- 自由定制的产品发布:可以根据不同平台或功能需求进行定制。
- 工具支持:提供NEJ工具集、NEI工具集等开发工具。
- 新技术整合:自动应用新技术于高端目标平台。
项目使用了哪些框架或库?
nej框架本身是一个独立的前端框架,它不依赖于其他外部框架或库。但是,为了实现某些功能,nej可能会使用或兼容一些通用的JavaScript库,例如:
- jQuery:用于DOM操作和事件处理。
- Zepto:轻量级的jQuery替代品。
- RequireJS:一个JavaScript模块加载器。
项目的代码目录及介绍
nej的项目结构通常包括以下几个部分:
doc/:存放项目文档。res/:存放资源文件,如图片、样式表等。src/:存放源代码,包括框架的核心代码和扩展模块。.gitignore:定义Git忽略的文件和目录。CHANGELOG:记录项目的更新和修改历史。LICENSE:项目的许可文件。README.md:项目的说明文件。bower.json:定义项目的依赖关系。package.json:定义项目的元数据和脚本。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
nej框架为二次开发和扩展提供了多种可能性:
- 增加新的控件:根据项目需求,开发者可以基于nej的控件系统开发新的控件。
- 扩展平台适配:可以增加对新平台或浏览器的支持。
- 集成新的技术:随着前端技术的发展,可以将新技术整合到nej框架中。
- 优化性能:通过优化代码,提高nej的性能。
- 开发新的工具:基于nej的工具集,可以开发新的工具来辅助开发过程。
- 定制化开发:针对特定项目或客户需求,进行定制化开发。
通过这些扩展和二次开发,nej框架的功能和适用范围将得到进一步的提升和扩展。
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-1.5HunyuanVideo-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
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++
654
278
暂无简介
Dart
639
145
Ascend Extension for PyTorch
Python
202
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
213
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.12 K
630
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提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100