nej 的项目扩展与二次开发
2025-06-11 22:40:48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
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.18 K
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
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++
689
325
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
492