Cube-Application-Guide 使用指南
项目介绍
Cube-Application-Guide 是一个由 Cube-UI 团队精心打造的技术指南,旨在帮助开发者构建更强大、更易维护的前端应用程序。通过这个项目,您可以了解到如何有效地利用现代前端技术和最佳实践,提升开发效率和代码质量。
项目快速启动
初始化项目
Cube-UI 为我们提供了脚手架,可以方便地迅速初始化一个 Cube-UI 项目。以下是初始化项目的步骤:
-
在当前目录下初始化一个 Cube-UI 项目:
vue init cube-ui/cube-template -
在当前目录下创建一个名为
application的文件夹,并在其中初始化项目:vue init cube-ui/template some-sub-application
安装依赖
初始化项目后,安装依赖:
npm install
启动项目
在本地 8080 端口启动一个有热刷新功能的服务:
npm run dev
应用案例和最佳实践
构建赛事列表应用
Cube-Application-Guide 提供了一个完整的赛事列表应用案例,展示了如何使用 Cube-UI 构建一个功能丰富的移动端应用。以下是主要步骤:
-
顶部导航:构建顶部导航部分,用户可以通过点击 Tab 来切换不同状态的比赛。
<div id="app"> <div class="header"> <div class="title" @click="showPicker"> <span>全部赛事</span> <i class="cubeic-select" :class="[flip: toFlip]" ref="select"></i> </div> <div class="navigator"> <ul class="nav-list"> <li v-for="(item, index) in tabList" :key="index" @click="switchTab(index)" :class="[active: currentPage === index]"> [[ item ]] </li> </ul> <div class="triangle-up" :class="[left: currentPage === 0, right: currentPage === 2]"></div> </div> </div> <div class="content"> <cube-slide> </cube-slide> </div> </div> -
比赛列表:实现比赛列表的静态样式,并使用 Cube-UI 的 Scroll 组件来实现流畅的滚动体验。
<cube-scroll ref="scroll" :data="matchList" :options="options" @pulling-down="onPullingDown" @pulling-up="onPullingUp"> <ul class="match-inner"> <li v-for="(item, index) in matchList" :key="index" class="match-item"> <!-- 内容省略 --> </li> </ul> </cube-scroll> -
订阅弹窗:使用 Cube-UI 的 Popup 组件封装一个订阅弹窗,用户点击订阅后弹出提示信息。
import SubscribeDialog from './components/subscribe-dialog/subscribe-dialog'; createAPI(Vue, SubscribeDialog, [], true);
典型生态项目
Cube-UI
Cube-UI 是一个基于 Vue.js 实现的精致移动端组件库,响应迅速、动画流畅,追求极致的交互体验。它包含了基础、弹层、滚动三大组件模块,基本涵盖了移动端所有的组件需求。
Vue Router
Vue Router 是 Vue.js 官方推荐的路由管理器,使得页面间的导航变得简单。
Vuex
Vuex 是 Vue.js 的状态管理模式,用于集中管理应用程序的状态,保持状态的一致性。
Webpack
Webpack 是一个配置全面的模块打包工具,优化资源加载速度。
通过这些生态项目的结合使用,Cube-Application-Guide 提供了一个完整的开发框架,帮助开发者快速构建高质量的前端应用。
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-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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-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- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00