Mini Photo Editor 项目启动与配置教程
2025-04-29 00:34:21作者:江焘钦
1. 项目目录结构及介绍
本项目Mini Photo Editor的目录结构如下所示:
mini-photo-editor/
├── assets/ # 存放项目所需的静态资源文件,如图标、背景图等
├── dist/ # 项目编译后的文件存放目录
├── src/ # 源代码目录
│ ├── css/ # CSS样式文件
│ ├── images/ # 图片资源文件
│ ├── js/ # JavaScript脚本文件
│ └── index.html # 项目的主页HTML文件
├── .gitignore # 指定git忽略的文件和目录
├── package.json # 项目配置文件
├── README.md # 项目说明文件
└── webpack.config.js # Webpack配置文件
assets/:包含了项目需要的静态资源。dist/:构建后的文件存放目录,用于存放编译后的代码和资源。src/:源代码目录,包含了项目的主要文件和代码。css/:存放CSS样式文件。images/:存放项目所需的图片资源。js/:存放JavaScript脚本文件。index.html:项目的主页,是用户浏览项目的入口。
.gitignore:配置git提交时需要忽略的文件和目录。package.json:项目的配置文件,定义了项目的依赖、脚本和元数据。README.md:项目的说明文档,通常包含了项目的介绍、安装和启动指南等。webpack.config.js:WebPack配置文件,用于配置项目的模块打包和编译过程。
2. 项目的启动文件介绍
本项目的启动文件是src/index.html。以下是index.html文件的基本内容:
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Mini Photo Editor</title>
<link rel="stylesheet" href="css/style.css">
</head>
<body>
<div id="app"></div>
<script src="js/app.js"></script>
</body>
</html>
这个HTML文件定义了项目的主体结构,包括了一个div容器#app,所有的交互界面和功能都将在这个容器中渲染。同时,它还引入了CSS样式文件和JavaScript脚本文件。
3. 项目的配置文件介绍
本项目的配置文件是webpack.config.js,它用于配置WebPack的打包和编译过程。以下是webpack.config.js的基本内容:
const path = require('path');
module.exports = {
entry: './src/js/app.js', // 入口文件
output: {
path: path.resolve(__dirname, 'dist'), // 输出目录
filename: 'bundle.js' // 输出文件
},
module: {
rules: [
{
test: /\.css$/,
use: ['style-loader', 'css-loader']
},
{
test: /\.(png|svg|jpg|jpeg|gif)$/,
use: ['file-loader']
}
]
}
};
在这个配置文件中,定义了项目的入口文件./src/js/app.js,以及输出的文件和目录。同时,还配置了处理CSS和图片文件的loader,以便在项目中正确引用这些资源。
要启动本项目,你需要确保安装了Node.js和npm。然后,在项目根目录下运行以下命令:
npm install # 安装项目依赖
npm run build # 构建项目
构建完成后,你可以将dist目录下的文件部署到服务器上,并通过浏览器访问来使用Mini Photo Editor。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
311
2.72 K
deepin linux kernel
C
24
7
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++
638
242
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
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
469
Ascend Extension for PyTorch
Python
148
175
暂无简介
Dart
604
135
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
226
81
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
363
2.99 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
236
310