Middleman Favicon Maker 使用指南
本文档旨在帮助用户安装、配置和使用 Middleman Favicon Maker 插件,以生成不同尺寸的 favicon 文件。
1. 安装指南
在开始使用 Middleman Favicon Maker 之前,您需要安装 ImageMagick。在 macOS 上,可以通过以下命令安装:
brew install imagemagick
接着,在您的 Middleman 项目中添加以下依赖:
gem "middleman-favicon-maker", "~> 4.1"
如果您使用的是 Middleman 2.x 版本,请使用 middleman-favicon-maker 的 0.0.6 版本。
2. 项目使用说明
Middleman Favicon Maker 需要一个基础图像文件来生成不同尺寸的 favicon。创建一个名为 _favicon_template.png 的图像文件,并放置在源目录中。在配置文件 config.rb 中,扩展 configure :build 块来指定图标生成选项。
简单配置
以下配置假设您已经在源文件夹中有一个名为 _favicon_template.png 的 PNG 文件。生成的图标将存储在构建目录的根目录中。
configure :build do
...
activate :favicon_maker, :icons => {
"_favicon_template.png" => [
{ icon: "apple-touch-icon-152x152-precomposed.png" },
{ icon: "apple-touch-icon-114x114-precomposed.png" },
{ icon: "apple-touch-icon-72x72-precomposed.png" },
]
}
...
end
高级配置
以下是使用所有配置选项的示例。template_dir 和 output_dir 指定源目录和构建目录,可以是绝对路径或相对路径。您可以使用多个模板文件以适应不同的分辨率。format 和 size 是可选的,只有当图标尺寸和/或文件格式没有编码在文件名中时才需要。
configure :build do
...
activate :favicon_maker do |f|
f.template_dir = 'source/images'
f.icons = {
"_favicon_template_hires.png" => [
{ icon: "apple-touch-icon-152x152-precomposed.png" },
{ icon: "apple-touch-icon-114x114-precomposed.png" },
{ icon: "apple-touch-icon-72x72-precomposed.png" },
{ icon: "mstile-144x144", format: :png },
],
"_favicon_template_lores.png" => [
{ icon: "favicon.png", size: "16x16" },
{ icon: "favicon.ico", size: "64x64,32x32,24x24,16x16" },
]
}
end
...
end
3. 项目API使用文档
Middleman Favicon Maker 的主要方法是 activate :favicon_maker,它接受一个配置哈希,其中包含图标生成的详细信息。
template_dir: 指定模板文件所在的目录。output_dir: 指定输出文件所在的目录。icons: 一个哈希,其中的键是模板文件的名称,值是一个包含图标配置的数组。
每个图标配置可以包含以下选项:
icon: 生成的图标文件的名称。size: 图标的尺寸,格式为 "宽度x高度"。format: 图标的文件格式。
4. 项目安装方式
Middleman Favicon Maker 可以通过 Bundler 安装。在您的 Middleman 项目的 Gemfile 中添加以下行:
gem "middleman-favicon-maker", "~> 4.1"
然后运行以下命令安装依赖:
bundle install
确保在修改 config.rb 文件并添加相关配置后,重新启动 Middleman 服务器以使更改生效。
以上就是 Middleman Favicon Maker 的安装和使用说明。如果您在使用过程中遇到任何问题,请查阅项目文档或提交问题。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00