推荐使用:lrStickyHeader - 让你的表格头部始终可见的神器!
在网页设计中,处理大量数据时,滚动页面往往会让表格的列头消失,这给用户查看和理解信息带来了困扰。为了解决这个问题,我们向您推荐一个出色的JavaScript库——lrStickyHeader。它简单易用,无需额外CSS,让您的表格头部始终保持固定状态。
项目介绍
lrStickyHeader 是一个轻量级(仅约100行代码)且无依赖的JavaScript插件,其灵感来源于React CRM。只需几行代码,即可轻松实现表格头部的粘性效果,使用户在滚动浏览长表格时也能清晰看到表头信息。此外,(lrStickyHeader)[http://lorenzofox3.github.io/lrStickyHeader/example.html]还提供了一个生动的在线演示,方便您一睹其实力。
项目技术分析
该库的核心功能在于,它能够智能检测表格宽度并实时调整,确保即使在窗口或特定容器滚动时,表头依然保持固定。(lrStickyHeader)[lrStickyHeader]不添加任何额外的HTML元素到您的标记中,以保持代码整洁。它对box-sizing属性要求为border-box,这是许多CSS框架如Bootstrap的默认设置。
应用场景
lrStickyHeader 的适用场景非常广泛,无论是在企业级应用、数据分析平台还是个人项目中,只要涉及到需要展示大量数据的表格,这个工具都能大显身手。例如,在电子商务网站的产品列表、金融报表或者后台管理系统中,它都能提升用户体验。
项目特点
- 简洁无依赖:lrStickyHeader 不需要额外的CSS文件,也不依赖其他库。
- 易于集成:通过简单的API调用,可以快速将粘性表头功能整合进您的现有项目。
- 高度自适应:无论是全窗口滚动还是特定容器内的滚动,lrStickyHeader 都能完美适配。
- 性能优秀:仅需100行左右的代码,体积小,运行效率高。
安装 lrStickyHeader 十分简单,支持Bower和npm:
bower install lr-sticky-header
npm install lr-sticky-header
通过以下示例代码即可启用:
var tableElement = document.getElementById('table');
var stickyTable = lrStickyHeader(tableElement);
此外,还有可供参考的与smart-table结合使用的示例代码。
总的来说,lrStickyHeader 提供了一种优雅且高效的方式来增强用户在滚动页面时的交互体验,强烈推荐开发者们尝试并将其应用于自己的项目中。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。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
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