Bootstrap Styled v4 使用与安装指南
Bootstrap Styled v4 是一个基于 Bootstrap 4 的样式增强库,提供了定制化的 CSS 类以及一些实用的 React 组件,旨在简化前端开发过程中的样式调整和组件化需求。下面将详细介绍该项目的核心结构、启动方法以及配置文件相关知识。
1. 项目目录结构及介绍
以下为 bootstrap-styled/v4 项目的基本目录结构及其简介:
bootstrap-styled-v4/
|-- src # 源代码目录
| |-- components # React 组件目录,包含自定义的UI组件。
| |-- styles # 样式目录,包括核心CSS、主题样式等。
| | |-- core # Bootstrap核心样式的重写或扩展。
| | |-- themes # 提供的主题样式文件。
| |-- utils # 辅助函数和工具集,用于增强组件功能。
| |-- index.js # 入口文件,导出所有公共接口。
|-- examples # 示例应用或示例代码,展示如何使用这些组件和样式。
|-- config # 配置相关文件夹(虽然不是每个项目都必要,但一般用于构建脚本或环境配置)。
|-- package.json # 项目依赖和npm脚本配置。
|-- README.md # 项目说明文档。
|-- LICENSE # 许可证文件。
2. 项目的启动文件介绍
在 bootstrap-styled/v4 中,并没有直接提供一个“启动文件”以传统意义上来运行整个项目作为独立的应用程序。但是,如果你想要在本地预览或者开发这个库,你需要通过其提供的构建和开发脚本来进行。通常,这涉及运行 npm 命令,比如 npm start 或 yarn start (取决于你使用的包管理器),这样的命令会启动一个开发服务器,便于查看和测试组件。
# 在项目根目录下执行
npm install # 安装依赖
npm start # 开发模式下启动服务
这里的启动实际上是基于项目内部的脚本定义,主要服务于开发者调试和预览组件。
3. 项目的配置文件介绍
配置文件主要是 package.json 和可能存在的 .babelrc 或 webpack.config.js 等。其中,package.json 包含了项目的元数据、脚本命令、依赖项列表等关键信息。通过它,你可以了解如何运行项目、构建命令以及其他npm脚本。
- package.json: 包含了项目的依赖关系、scripts命令(如start、build等)、版本号、作者信息等。开发者可以在这个文件中添加自定义的脚本来满足特定的构建需求。
对于更复杂的构建流程,可能会有单独的配置文件,例如如果是基于Webpack构建,那么会有webpack.config.js来详细配置编译、打包规则。但在简单的React或Vue项目中,这些配置有时被集成到项目初始化工具(如Create React App)中,不需要手动编辑。
由于直接从GitHub仓库获取的信息有限,上述介绍基于通用的开源项目结构和常规实践。具体到 bootstrap-styled/v4,建议直接参照其官方的 README.md 文件或文档页面,那里会有最新和最详细的指导。
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