Basic Pattern Repository 使用教程

Basic Pattern Repository 使用教程

basic-pattern-repositorySimple patterns for . Just SVG - for your delight! 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/basic-pattern-repository

1、项目介绍

Basic Pattern Repository 是一个开源项目,旨在提供一组简单的SVG图案,这些图案可以用于内联SVG中。项目的主要目的是为用户提供一组可复用的SVG图案,这些图案可以轻松地嵌入到网页设计中,并根据需要进行颜色调整。

项目地址:https://github.com/nachtfunke/basic-pattern-repository

2、项目快速启动

2.1 克隆项目

首先,你需要将项目克隆到本地:

git clone https://github.com/nachtfunke/basic-pattern-repository.git

2.2 安装依赖

进入项目目录并安装所需的依赖:

cd basic-pattern-repository
npm install

2.3 运行项目

运行以下命令以启动项目:

npm start

项目启动后,你可以在浏览器中访问 http://localhost:8080 查看生成的SVG图案。

3、应用案例和最佳实践

3.1 在网页中使用SVG图案

你可以将SVG图案嵌入到HTML中,并使用CSS进行样式调整。例如:

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>SVG Pattern Example</title>
    <style>
        .pattern-fill {
            fill: url(#pattern-id);
        }
    </style>
</head>
<body>
    <svg width="100" height="100">
        <defs>
            <pattern id="pattern-id" width="10" height="10" patternUnits="userSpaceOnUse">
                <rect width="10" height="10" fill="blue"/>
                <circle cx="5" cy="5" r="5" fill="white"/>
            </pattern>
        </defs>
        <rect width="100" height="100" class="pattern-fill"/>
    </svg>
</body>
</html>

3.2 使用API获取图案数据

项目还提供了一个简单的API,可以获取所有图案的数据。你可以通过以下URL获取所有图案的JSON数据:

https://patterns.helloyes.dev/api/patterns.json

你也可以获取单个图案的数据,例如:

https://patterns.helloyes.dev/api/pattern/1.json

4、典型生态项目

4.1 Eleventy

Eleventy 是一个简单的静态站点生成器,该项目使用Eleventy来生成SVG图案。Eleventy的简单性和灵活性使得它非常适合用于生成静态内容,如SVG图案。

4.2 Figma

Figma 是一个流行的设计工具,项目中的图案最初是在Figma中创建的。Figma的社区库功能使得设计师可以轻松地共享和复用设计资源。

4.3 SVG Sprites

SVG Sprites 是一种将多个SVG图案组合成一个文件的技术,可以减少HTTP请求的数量。项目中的图案也可以通过SVG Sprites的方式进行使用。

通过以上步骤,你可以快速上手并使用 Basic Pattern Repository 项目,将其应用到你的网页设计中。

basic-pattern-repositorySimple patterns for . Just SVG - for your delight! 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/basic-pattern-repository

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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