博客
关于我
前端UI框架大集合
阅读量:501 次
发布时间:2019-03-07

本文共 424 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

前端UI框架收集笔录

随着项目需求的不断扩展,选择合适的UI框架就显得格外重要。在这里,我简单分享几个值得关注的UI框架,让大家对其有一个基本的了解。

第一UI框架:LUI

LUI是一个小而精巧的UI框架,界面简洁实用,能很好地与Vue框架配合使用。
官网地址:[建议替换为示例链接]
代码托管地址:[建议替换为示例链接]
作者博客地址:[建议替换为示例链接]
其它LUI博客简介:[建议替换为示例链接]

第二UI框架:ElementUI

ElementUI 是Vue.js开发者十分熟悉的UI框架,组件丰富,简洁美观。
官网地址:[建议替换为示例链接]
LayUI
LayUI作为另一个不错的选择,其组件数量充足,支持多种前端框架。
官网地址:[建议替换为示例链接]

第三UI框架:Mint-UI

Mint-UI以移动端适配著称,界面设计简洁,组件利用方便。
官网地址:[建议替换为示例链接]

这些框架各有特色,建议根据项目需求选择最适合的工具。

转载地址:http://vazjz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 初学者指南 -- 什么是迁移学习?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 十分钟掌握Pytorch搭建神经网络的流程
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV实现模糊检测 / 自动对焦
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO11的车体部件检测与分割
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV11自定义数据集实现车辆事故检测(有源码,建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8 + BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 (步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8实现高级目标检测和区域计数
查看>>
VS2003 Front Page Server Extension
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV8的药丸/片剂类型识别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO和EasyOCR从视频中识别车牌
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于图像处理的火焰检测算法(颜色+边缘)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于拉普拉斯金字塔实现图像融合(步骤 + 代码)
查看>>