Hugo Terminal主题菜单项显示与排序优化指南
2025-07-02 11:58:46作者:冯爽妲Honey
Hugo Terminal主题作为一款简洁高效的静态网站生成器主题,其菜单系统的配置方式值得开发者关注。本文将详细介绍如何调整菜单项的显示数量和排序方式,帮助用户打造更符合需求的导航体验。
菜单项显示数量配置
默认情况下,Hugo Terminal主题在桌面视图中只会显示前两个菜单项,其余项目会被折叠到"显示更多"的下拉菜单中。这一设计虽然保持了界面简洁,但可能不符合所有用户的需求。
要修改这一行为,开发者需要在项目配置文件(hugo.toml)中调整参数。具体操作是在[[params]]部分添加或修改showMenuItems参数值。例如,若希望显示5个菜单项后再折叠,可设置为:
[params]
showMenuItems = 5
值得注意的是,在移动端视图中,主题会自动将所有菜单项折叠为一个下拉菜单,标签显示为"Menu",这一行为是响应式设计的体现,无法单独配置。
菜单项排序控制
Hugo Terminal主题默认会按照字母顺序排列菜单项,这可能导致重要的导航链接(如首页)无法处于理想位置。Hugo框架提供了weight参数来解决这一问题。
weight参数采用"轻者上浮,重者下沉"的逻辑:
- 数值越小,优先级越高,位置越靠前
- 数值越大,优先级越低,位置越靠后
例如,要使"首页"始终显示在第一位:
---
title: 首页
weight: 10
---
其他页面可以依次设置更高的weight值:
---
title: 关于
weight: 20
---
---
title: 博客
weight: 30
---
这种排序方式不仅影响菜单显示顺序,也会影响Hugo生成的其他列表页面,如分类列表、标签列表等。
最佳实践建议
- 保持一致性:为所有页面设置weight值,避免部分页面使用默认排序
- 预留间隔:设置weight值时建议以10为间隔,方便后续插入新页面
- 响应式考虑:虽然可以增加显示菜单项数量,但建议保持适度,确保移动端体验
- 语义化命名:配合合理的weight值,使用有意义的页面标题
通过合理配置这些参数,开发者可以轻松打造既美观又实用的网站导航系统,提升用户体验的同时保持代码的可维护性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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++
660
308
🔥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
64
19
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
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (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
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878