sio.core 的安装和配置教程
2025-05-27 06:40:59作者:郜逊炳
项目基础介绍
sio.core 是一个基于 SIOH 框架的全能型平台,支持 CMS、电子商务、论坛、问答、CRM 等多种功能。它使用 ASP.NET Core / Dotnet Core 开发,为开发者提供了一个集成的解决方案。
主要编程语言
该项目的主要编程语言是 C#。
项目使用的关键技术和框架
- ASP.NET Core:一个开源的、跨平台的 .NET 框架,用于构建 Web 应用程序。
- Dotnet Core:.NET Core 是一个开源的、跨平台的、高性能的、适用于构建各种应用程序的框架。
- Entity Framework Core:一个轻量级的对象关系映射器(ORM),允许开发者以面向对象的方式操作数据库。
- SignalR:一个用于在服务器和客户端之间进行实时通信的库。
- Bootstrap:一个前端框架,用于快速开发响应式网站和应用程序。
项目安装和配置的准备工作
在开始安装 sio.core 前,请确保您的系统已经安装以下软件:
- .NET Core SDK:用于开发 .NET Core 应用程序的软件开发工具包。
- Node.js:用于运行前端构建工具。
- Git:用于从 GitHub 克隆项目。
详细安装步骤
-
克隆项目
打开命令行工具,执行以下命令以克隆 sio.core 项目:
mkdir siocore cd siocore git clone https://github.com/SIOH-Platform/sio.core.git -
安装依赖
在项目根目录下,执行以下命令安装项目依赖:
cd sio.core/src/Sio.Cms.Web npm install -
构建项目
安装完依赖后,执行以下命令构建项目:
gulp build dotnet restore dotnet bundle dotnet build -
运行项目
构建成功后,执行以下命令运行项目:
dotnet run如果在运行过程中遇到
System.Data.SqlClient.SqlException错误,请将appsettings.json文件的内容替换为{}。 -
访问项目
在浏览器中输入
http://localhost:5000,即可访问 sio.core 项目。
以上步骤为 sio.core 的基本安装和配置过程。如果您需要进一步自定义或配置项目,请参考项目官方文档进行操作。
登录后查看全文
热门项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
jiuwenclawJiuwenClaw 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。Python0159- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
AtomGit城市坐标计划AtomGit 城市坐标计划开启!让开源有坐标,让城市有星火。致力于与城市合伙人共同构建并长期运营一个健康、活跃的本地开发者生态。01
hotgoHotGo 是一个基于 vue 和 goframe2.0 开发的全栈前后端分离的开发基础平台和移动应用平台,集成jwt鉴权,动态路由,动态菜单,casbin鉴权,消息队列,定时任务等功能,提供多种常用场景文件,让您把更多时间专注在业务开发上。Go02
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
596
3.98 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
433
516
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
913
749
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
365
237
暂无简介
Dart
837
204
昇腾LLM分布式训练框架
Python
130
153
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
128
173
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
321
371
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
111
165
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.45 K
809