Lenis 项目下载及安装教程

Lenis 项目下载及安装教程

lenis How smooth scroll should be lenis 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/le/lenis

1、项目介绍

Lenis 是一个轻量级、健壮且高性能的平滑滚动库。它由 @darkroomengineering 设计,旨在简单易用,并易于集成到您的项目中。Lenis 专注于性能优化,适用于现代浏览器,非常适合在您的网站上创建平滑滚动体验,如 WebGL 滚动同步、视差效果等。

2、项目下载位置

您可以通过以下链接下载 Lenis 项目:

Lenis GitHub 仓库

3、项目安装环境配置

3.1 环境要求

  • Node.js (建议版本 >= 14.x)
  • npm 或 yarn

3.2 环境配置示例

3.2.1 安装 Node.js

首先,确保您的系统上已安装 Node.js。您可以从 Node.js 官方网站 下载并安装。

Node.js 安装

3.2.2 安装 npm 或 yarn

Node.js 安装完成后,npm 会自动安装。您也可以选择安装 yarn:

npm install -g yarn

npm 安装

4、项目安装方式

4.1 使用 npm 安装

npm install lenis

4.2 使用 yarn 安装

yarn add lenis

4.3 使用 CDN 引入

<script src="https://unpkg.com/lenis@1.1.14/dist/lenis.min.js"></script>

5、项目处理脚本

5.1 基本使用

// 初始化 Lenis
const lenis = new Lenis();

// 监听滚动事件并记录事件数据
lenis.on('scroll', (e) => {
  console.log(e);
});

// 使用 requestAnimationFrame 持续更新滚动
function raf(time) {
  lenis.raf(time);
  requestAnimationFrame(raf);
}

requestAnimationFrame(raf);

5.2 推荐 CSS

html.lenis {
  height: auto;
}

.lenis.lenis-smooth {
  scroll-behavior: auto !important;
}

.lenis.lenis-smooth [data-lenis-prevent] {
  overscroll-behavior: contain;
}

.lenis.lenis-stopped {
  overflow: hidden;
}

.lenis.lenis-smooth iframe {
  pointer-events: none;
}

5.3 GSAP ScrollTrigger 集成

// 初始化 Lenis 实例以实现平滑滚动
const lenis = new Lenis();

// 监听 'scroll' 事件并将事件数据记录到控制台
lenis.on('scroll', (e) => {
  console.log(e);
});

// 将 Lenis 滚动与 GSAP 的 ScrollTrigger 插件同步
lenis.on('scroll', ScrollTrigger.update);

// 将 Lenis 的 requestAnimationFrame (raf) 方法添加到 GSAP 的 ticker
// 这确保了 Lenis 的平滑滚动动画在每个 GSAP 滴答声中更新
gsap.ticker.add((time) => {
  lenis.raf(time * 1000); // 将时间从秒转换为毫秒
});

// 禁用 GSAP 中的滞后平滑以防止滚动动画中的任何延迟
gsap.ticker.lagSmoothing(0);

通过以上步骤,您可以成功下载并安装 Lenis 项目,并开始在您的项目中使用它来实现平滑滚动效果。

lenis How smooth scroll should be lenis 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/le/lenis

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### MPNN 安装指南及详细使用教程 #### 一、安装准备 在开始之前,需确认已具备 Python 环境(建议版本为 3.7 或更高)。此外,还需安装虚拟环境工具 `venv` 来隔离项目依赖。如果尚未安装,请通过以下命令完成设置: ```bash python -m venv mpnn-env source mpnn-env/bin/activate ``` 随后,进入 MPNN 的根目录并依据 `requirements.txt` 文件安装必要的依赖库[^1]。 ```bash pip install -r requirements.txt ``` 此过程会自动拉取所有必需的第三方包,例如 NumPy 和 PyTorch。 --- #### 二、项目初始化 MPNN 的核心功能位于 `mpnn/mpnn/model.py` 中,而辅助函数则封装于 `utils.py`。为了验证安装是否成功,可以尝试执行测试脚本 `tests/test_model.py`: ```bash pytest tests/ ``` 该命令将运行一系列单元测试来检测模型的功能完整性。如果没有错误提示,则表明环境配置无误。 --- #### 三、数据处理与加载 MPNN 使用的数据通常存储在 `data/` 目录下。对于新用户而言,可以通过修改 `example.py` 脚本来熟悉数据加载流程。以下是简单的代码片段展示如何读取本地数据集: ```python from mpnn.utils import load_data dataset_path = "./data/example_dataset" loaded_data = load_data(dataset_path) print(f"Data loaded successfully with {len(loaded_data)} samples.") ``` 上述代码调用了 `load_data()` 函数,后者负责解析特定格式的数据文件。 --- #### 四、模型训练 训练阶段涉及调整超参数以及监控损失变化趋势。默认情况下,训练逻辑被封装至 `model.py` 内部类方法中。下面是一个完整的训练实例演示: ```python from mpnn.model import MessagePassingModel # 初始化模型对象 model = MessagePassingModel() # 加载预定义配置 config_file = "./docs/config.yaml" model.load_config(config_file) # 执行训练循环 train_loader, val_loader = prepare_dataloaders() # 自定义函数 history = model.train(train_loader, val_loader, epochs=50) ``` 此处的关键在于正确指定配置路径,并确保数据加载器返回批量化的样本批次[^1]。 --- #### 五、推理与评估 经过充分训练后,即可利用保存的最佳权重进行预测任务。具体操作如下所示: ```python import torch from mpnn.model import MessagePassingModel device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 实例化模型并加载最优状态字典 checkpoint = torch.load("./models/best_checkpoint.pth", map_location=device) model = MessagePassingModel() model.load_state_dict(checkpoint["state_dict"]) model.eval() # 输入待测样例 test_sample = preprocess_input() # 假设存在预处理函数 output = model(test_sample).detach().numpy() print(output) ``` 以上步骤展示了从加载检查点到实际推断的过程,其中设备分配尤为重要以充分利用硬件加速能力[^1]。 --- #### 六、常见问题排查 - **Q:** 如果遇到模块导入失败怎么办? **A:** 可能是因为未激活虚拟环境或者某些依赖缺失,请重新执行 `pip install -r requirements.txt` 并仔细核对日志输出。 - **Q:** 如何自定义网络架构? **A:** 修改 `model.py` 中的相关层定义部分即可满足个性化需求,但需要注意保持接口一致性以便兼容现有框架结构[^1]。 ---
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