Leaflet.Deflate 项目教程
2024-09-20 04:18:31作者:晏闻田Solitary
1. 项目目录结构及介绍
Leaflet.Deflate 项目的目录结构如下:
Leaflet.Deflate/
├── dist/
├── example/
├── src/
├── tests/
├── types/
├── .eslintrc.json
├── .gitignore
├── .npmignore
├── LICENSE.txt
├── README.md
├── package-lock.json
├── package.json
└── tsconfig.json
目录介绍
- dist/: 包含项目的构建输出文件,通常是编译后的 JavaScript 文件。
- example/: 包含项目的示例代码,展示了如何使用 Leaflet.Deflate 插件。
- src/: 包含项目的源代码,包括插件的核心逻辑。
- tests/: 包含项目的测试代码,用于确保插件的正确性和稳定性。
- types/: 包含 TypeScript 类型定义文件,用于提供类型检查和自动补全。
- .eslintrc.json: ESLint 配置文件,用于代码风格检查。
- .gitignore: Git 忽略文件,指定哪些文件和目录不需要被版本控制。
- .npmignore: npm 忽略文件,指定哪些文件和目录不需要被发布到 npm 仓库。
- LICENSE.txt: 项目的开源许可证文件,通常是 Apache 2.0 许可证。
- README.md: 项目的说明文档,包含项目的介绍、安装和使用方法。
- package-lock.json: 锁定 npm 依赖包的版本,确保项目在不同环境中的一致性。
- package.json: 项目的 npm 配置文件,包含项目的元数据、依赖和脚本。
- tsconfig.json: TypeScript 配置文件,用于配置 TypeScript 编译选项。
2. 项目启动文件介绍
Leaflet.Deflate 项目的启动文件主要是 src/L.Deflate.js,这是插件的核心文件。该文件定义了 L.Deflate 类,用于处理地图上的多边形和线条的缩放和显示逻辑。
启动文件内容概述
- L.Deflate 类: 该类负责根据屏幕大小动态替换多边形和线条为标记。
- 初始化方法:
L.Deflate类提供了一个初始化方法,允许用户设置最小尺寸和其他选项。 - 添加图层: 用户可以将多边形和线条添加到
L.Deflate实例中,插件会自动处理它们的显示。
3. 项目配置文件介绍
Leaflet.Deflate 项目的配置文件主要包括 package.json 和 tsconfig.json。
package.json
package.json 文件包含了项目的元数据、依赖和脚本。以下是一些关键配置项:
{
"name": "leaflet.deflate",
"version": "2.1.0",
"description": "Deflates lines and polygons to a marker when their screen size becomes too small in lower zoom levels.",
"main": "dist/L.Deflate.js",
"scripts": {
"test": "npm run lint && npm run test:unit",
"lint": "eslint src/ tests/",
"dist": "rollup -c"
},
"dependencies": {
"leaflet": "^1.7.1"
},
"devDependencies": {
"eslint": "^7.23.0",
"rollup": "^2.44.0"
}
}
tsconfig.json
tsconfig.json 文件用于配置 TypeScript 编译选项。以下是一些关键配置项:
{
"compilerOptions": {
"target": "ES5",
"module": "ESNext",
"strict": true,
"esModuleInterop": true,
"skipLibCheck": true,
"forceConsistentCasingInFileNames": true
},
"include": ["src/**/*", "tests/**/*"],
"exclude": ["node_modules"]
}
配置文件介绍
- package.json: 定义了项目的名称、版本、描述、主入口文件、脚本命令、依赖和开发依赖。
- tsconfig.json: 配置了 TypeScript 编译选项,包括目标 ECMAScript 版本、模块系统、严格模式等。
通过这些配置文件,开发者可以轻松地管理项目的依赖、编译选项和脚本命令,确保项目的稳定性和可维护性。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
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++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
677
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
342
146