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#优质博文 #CSS #chrome #新特性
New in Chrome 139
author Rachel Andrew
New in Chrome 139
AI 摘要:Chrome 139 带来了多项面向开发者的重要新功能,包括本地 Web Speech API(语音识别)、CSS corner shaping(角样式)、CSS custom functions(自定义函数)等,进一步提升了 Web 应用的性能、安全性和界面设计能力。本文亮点简要梳理了此次版本中的主要更新和对开发者生态的影响。
1. 本地 Web 语音识别(Web Speech API)
• Web Speech API 现支持在本地进行语音识别,无需将音频数据上传至第三方服务,提升了隐私和安全性。
• 开发者可以检测本地语音识别能力、提示用户安装相关资源,并按需选择本地或云端识别方案。
• 有助于为多语言和对隐私敏感的场景提供更优支持。
2. CSS 角样式(CSS corner shaping)
• 新增 CSS 属性允许开发者自定义角的形状与曲度,超越传统的 border-radius。
• 支持创建如 squircles(圆角矩形)、notches(凹口)、scoops(挖口)等更为丰富的视觉样式,并可实现动画切换。
• 拓宽了 Web 设计在 UI 形状表现上的空间。
3. CSS 自定义函数(CSS custom functions)
• 引入 @function 规则,使开发者可像自定义属性一样定义函数,实现基于参数、条件的动态样式生成。
• 支持函数内调用变量,显著增强了 CSS 的可复用性与逻辑性,推动 CSS 向编程化发展。
• 这一特性属于 CSS Custom Functions and Mixins(函数与混入)规范的一部分。
4. 其他新特性与改进
• web app manifest 新增 scope_extensions 字段,方便多子域、多顶级域的站点整合作为单一应用呈现。
• Chrome 现在识别 WHATWG mimesniff 规范中定义的所有有效 JSON MIME 类型,提升兼容性。
• request-close 调用已集成至声明式 invoker commands API,优化 JavaScript 的事件处理模型。
author Rachel Andrew
#优质博文 #CSS #grid #容器查询
Get the number of auto-fit/auto-fill columns in CSS
author Ana Tudor
Get the number of auto-fit/auto-fill columns in CSS
AI 摘要:这篇博文深入探讨如何在纯 CSS 中获取 grid 布局中 auto-fit/auto-fill 自动列的列数,从而实现如高亮首/末列、斑马纹、响应式非矩形网格等复杂交互,无需任何 JavaScript 或媒体查询(breakpoints)。作者提出了通过 container query 单位、CSS 变量和数学函数自动计算列数的方法,并针对不同浏览器支持和 bug(尤其是 Firefox)提出了解决方案,使技巧能够跨浏览器使用。
author Ana Tudor
#优质博文 #CSS #动画 #前端 #新特性
Infinite Marquee Animation using Modern CSS
author Temani Afif
Infinite Marquee Animation using Modern CSS
AI 摘要:本文介绍了如何用现代 CSS 新特性(如 shape(), sibling-count(), sibling-index() 等)实现一个无限循环的简洁 Marquee(走马灯)动画,无需 JavaScript,并能自动适配任意数量、任意宽度的图片或元素。作者详细讲解了这一方案相比传统方法(如 <marquee> 或元素克隆)在性能、可维护性和响应式设计上的优势,并提供了完整、紧凑的 CSS 代码实例。相比以往需要繁琐计算或操作 DOM,此方法仅需 10 行 CSS 即可实现高效且灵活的无限轮播动画,同时分析了 shape() 函数的基本用法及其带来的灵活性。
author Temani Afif
今天想起来我为什么不查查广州到深圳有没有大巴,然后发现只要 26 就能从我现在附近的地铁站到我家附近的地铁站,以前都是打车一趟 160 多还收 30 多跨城费,高铁的话倒是 70 多但是高铁站离我家还得地铁一个半小时。
麻了,感觉血亏一个亿,时间上甚至还跟打车差不多
#AI #新动态
想了想还是发一下,毕竟 OpenAI 终于发了呢
https://openai.com/open-models
https://fixupx.com/karminski3/status/1952828063374557618
想了想还是发一下,毕竟 OpenAI 终于发了呢
https://openai.com/open-models
gpt-oss-120b 激活参数量 5.1B
gpt-oss-20b 激活参数量 3.6B
两个都是 MoE 架构的推理模型.
https://fixupx.com/karminski3/status/1952828063374557618
karminski-牙医 (@karminski3): 就在刚刚 OpenAI 发布了两个开放权重模型! 给大家带来深度解析!
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gpt-oss-20b 激活参数量 3.6B
两个都是 MoE 架构的推理模型.
首先, 这两个模型发布的就已经是量化版本了, 他们的 MoE 层直接用 MXFP4 精度训练的! 这意味着暂时没有办法微调这两个模型了 (现有微调框架不支持, 得等等).
然后, 大家肯定知道 OpenAI 搞了各种奇怪的命名, 比如 O3-mini-high, 这个 high 是啥? 现在答案揭晓, OpenAI 的模型是可以配置推理努力程度的. 分为三档, low, medium, high. 当然 high 模式下跑分最高, 相对的思考时间更长.
Agent 功能适配得非常好, 原生针对 function call, 网页浏览, 执行 python 代码, 各种结构化输出进行了优化. 这也能从从跑分上看出来, 使用 tool 后分数均有提升.