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Optimize Toolset

I’ve always been into building performant and accessible sites, but lately I’ve been taking it extremely seriously. So much so that I’ve been building a tool to help me optimize and monitor the sites that I build to make sure that I’m making an attempt to offer the best experience to those who visit them. If you’re into performant, accessible and SEO friendly sites, you might like it too! You can check it out at Optimize Toolset.

About

Hi, 👋, I’m Ryan Hefner  and I built this site for me, and you! The goal of this site was to provide an easy way for me to check the stats on my npm packages, both for prioritizing issues and updates, and to give me a little kick in the pants to keep up on stuff.

As I was building it, I realized that I was actually using the tool to build the tool, and figured I might as well put this out there and hopefully others will find it to be a fast and useful way to search and browse npm packages as I have.

If you’re interested in other things I’m working on, follow me on Twitter or check out the open source projects I’ve been publishing on GitHub.

I am also working on a Twitter bot for this site to tweet the most popular, newest, random packages from npm. Please follow that account now and it will start sending out packages soon–ish.

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This site wouldn’t be possible without the immense generosity and tireless efforts from the people who make contributions to the world and share their work via open source initiatives. Thank you 🙏

© 2026 – Pkg Stats / Ryan Hefner

ican.js

v0.0.1

Published

Biblioteca para adição de mais acessibilidade em páginas da web através de Deep Learning

Readme

ICan.js :tophat:

pipeline status docs status

logo_icanjs

ICan.js é uma biblioteca criada para disponibilizar recursos assistivos em páginas da web através da aplicação de técnicas de Aprendizado Profundo. Atualmente o ICan.js disponibiliza funcionalidades para o controle de páginas web através de gestos com a cabeça e escrita de textos com gestos de Libras.

Arquitetura do projeto :construction_worker:

A biblioteca é dividida em duas camadas de funcionalidades, estas criadas sob as funcionalidades do Tensorflow.js. A Figura abaixo apresenta as camadas da biblioteca.

arquitetura_icanjs

Veja que, a camada Core possui as funcionalidades principais da biblioteca, os modelos de rede neural e de regressão, e a camada Common consome as funcionalidades da camada Core e cria os recurso assistivos.

Utilização :space_invader:

A ideia da biblioteca foi criar uma forma simples de aplicar técnicas de Deep Learning no desenvolvimento de recursos assistivos. Então para utilizar as funcionalidades desenvolvidas na biblioteca basta importar o arquivo compilado (icjs.js) em suas páginas html.

<html>
  <head>
    <!-- Carrega o ICan.js -->
    <script src="icjs.js"> </script>
    <script>
        // Insira seus códigos de utilização da biblioteca aqui
    </script>
  </head>
  <body>
  </body>
</html>

Para demonstrar o uso da biblioteca foram criados alguns exemplos de utilização, consulte o repositório de exemplos, ou acesse diretamente os exemplos que estão online, estes listados abaixo.

Documentação :notebook_with_decorative_cover:

A documentação do projeto está disponível aqui

Colaborando :balloon:

O ICan.js ainda está em desenvolvimento, então, caso você queira ajudar, abra issues das melhorias que você acha importante, que podemos ir conversando e programando novas funcionalidades.