stylefy 项目推荐

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stylefy Clojure(Script) library for styling user interface components with ease. stylefy 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stylefy

1. 项目基础介绍和主要编程语言

stylefy 是一个用于简化用户界面组件样式定义的 Clojure(Script) 库。它允许开发者以 Clojure 数据的形式定义 CSS 样式,并轻松地将这些样式附加到 HTML 元素上。stylefy 的核心思想是通过将样式转换为 CSS 并进行局部作用域化,使得样式代码易于编写和维护。该项目支持在 Web 浏览器和服务器端运行,主要使用 Clojure 和 ClojureScript 进行开发。

2. 项目的核心功能

  • 样式定义:支持将 CSS 样式定义为 Clojure 数据结构,涵盖了伪类、伪元素、关键帧动画、字体定义、媒体查询和特性查询等 CSS 功能。
  • 第三方 CSS 集成:允许与任何第三方 CSS 代码一起使用,并提供了手动模式来处理复杂的选择器需求。
  • 样式作用域:支持定义仅在特定作用域内应用的样式,避免全局样式冲突。
  • 自动前缀处理:支持本地和全局的前缀处理,确保兼容性。
  • 前端缓存:通过 HTML5 本地存储缓存生成的 CSS 代码,提升页面加载速度。
  • 异步 CSS 生成:在前端快速异步生成 CSS,并提供同步生成选项。
  • 服务器端渲染:支持在服务器端渲染样式,确保前后端一致性。

3. 项目最近更新的功能

  • 模块化支持:新增了针对不同 UI 库的模块化支持,包括 Reagent 和 Rum,并提供了一个通用的 DOM 模块。
  • 样式缓存优化:改进了前端样式缓存机制,提升了缓存效率和空间利用率。
  • 多实例支持:增加了对同一网页/域名上运行多个 stylefy 实例的支持,确保多个应用之间的样式隔离。
  • 服务器端渲染增强:优化了服务器端渲染的性能,并提供了更灵活的 CSS 生成和插入方式。
  • API 改进:简化了 API 调用,提升了开发者的使用体验,并修复了部分已知问题。

通过这些更新,stylefy 进一步提升了其在 Clojure(Script) 生态中的实用性和易用性,为开发者提供了更强大的样式管理工具。

stylefy Clojure(Script) library for styling user interface components with ease. stylefy 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stylefy

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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