Sliderland 项目使用教程

Sliderland 项目使用教程

sliderland A (very) minimalist creative coding playground. Make animations using only 64 HTML sliders! sliderland 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sl/sliderland

1. 项目目录结构及介绍

Sliderland 是一个使用 HTML、CSS 和 JavaScript 编写的开源项目,它提供了一个极简主义的创意编程游乐场,允许用户仅使用 64 个 HTML 滑块制作动画。以下是项目的目录结构及其简要介绍:

sliderland/
├── LICENSE.md         # 项目许可证文件
├── README.md          # 项目自述文件
├── favicon.svg        # 网站图标文件
├── ffmpeg.min.js      # ffmpeg.wasm 用于录制功能的 JavaScript 库
├── iosevka-regular.ttf # Iosevka 字体文件
├── index.html         # 项目启动文件
├── script.js          # 项目主要 JavaScript 逻辑文件
├── style.css          # 项目主要 CSS 样式文件
└── twitter-card.png   # Twitter 卡片图片
  • LICENSE.md:包含了项目的许可证信息,本项目采用 Blue Oak Model License 1.0.0 许可。
  • README.md:提供了项目的基本信息和如何使用本项目。
  • favicon.svg:网站的图标,通常显示在浏览器标签页上。
  • ffmpeg.min.js:ffmpeg.wasm 的 JavaScript 封装,用于在项目中实现录制功能。
  • iosevka-regular.ttf:项目中使用的字体文件,Iosevka 字体。
  • index.html:项目的主页面文件,包含了 HTML 滑块和其他界面元素。
  • script.js:包含了项目的 JavaScript 逻辑,用于控制滑块和动画的生成。
  • style.css:项目的样式表,定义了页面的视觉风格。
  • twitter-card.png:用于 Twitter 的卡片图片,当项目链接在 Twitter 上分享时显示。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 index.html。该文件定义了网页的基本结构,并且包含了用于创建滑块和控制动画的 HTML 元素。以下是启动文件的主要内容:

<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Sliderland</title>
    <link rel="stylesheet" href="style.css">
</head>
<body>
    <!-- 滑块和动画的 HTML 结构 -->
    <div id="sliders">
        <!-- 64 个滑块将被动态插入 -->
    </div>
    <script src="ffmpeg.min.js"></script>
    <script src="script.js"></script>
</body>
</html>

该文件引入了 CSS 样式文件 style.css 和 JavaScript 逻辑文件 script.js。在 script.js 文件中,会动态创建 64 个滑块,并添加必要的 JavaScript 事件监听器来处理用户的输入和动画的生成。

3. 项目的配置文件介绍

本项目没有特定的配置文件。所有的配置都是硬编码在 JavaScript 和 CSS 文件中的。如果需要修改项目的一些基本设置,例如滑块的数量、颜色主题或其他样式细节,可以在 script.jsstyle.css 文件中进行相应的修改。

script.js 中,你可以调整滑块的数量和初始值,以及动画的行为。而在 style.css 中,你可以修改页面的颜色、字体大小和布局等样式属性。

sliderland A (very) minimalist creative coding playground. Make animations using only 64 HTML sliders! sliderland 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sl/sliderland

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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