adva_cms 项目下载及安装教程
1. 项目介绍
adva_cms 是一个基于 Ruby on Rails 和 Rails Engines 的开源应用平台。它与其他 CMS 系统不同,adva_cms 位于 vendor 目录中,保持主应用目录的整洁。这使得你可以仅在主应用目录中放置自己的应用文件。adva_cms 具有高度可扩展性,你可以根据需要选择所需的引擎/功能,并忽略其他不需要的部分。所有引擎都设计为无缝协作,使得整个平台在类似但独立的 Rails 应用中感觉更加一致。
2. 项目下载位置
adva_cms 项目的源代码托管在 GitHub 上。你可以通过以下命令克隆项目到本地:
git clone https://github.com/svenfuchs/adva_cms.git
3. 项目安装环境配置
3.1 环境要求
- Ruby on Rails >= 2.3.4
- ImageMagick(用于图像处理)
3.2 安装 Ruby on Rails
如果你还没有安装 Ruby on Rails 2.3.4 或更高版本,可以使用以下命令进行安装:
sudo gem install rails --version 2.3.4
3.3 安装 ImageMagick
在大多数 Linux 发行版中,你可以使用包管理器安装 ImageMagick。例如,在 Ubuntu 上,可以使用以下命令:
sudo apt-get install imagemagick
3.4 环境配置示例

4. 项目安装方式
4.1 使用 Rails 模板安装
你可以使用 Rails 模板来安装 adva_cms。以下是具体步骤:
rails my-app -m https://github.com/svenfuchs/adva_cms/raw/master/templates/adva-cms-0.3.2.rb
cd my-app
ruby script/server
打开浏览器并访问 http://localhost:3000,你应该会看到 adva_cms 的安装界面。填写表单后,即可开始使用。
4.2 手动安装
如果你更喜欢手动安装,可以按照以下步骤进行:
rails my-app
cd my-app
rm public/index.html
在 config/environment.rb 中添加以下内容:
require File.join(File.dirname(__FILE__), 'boot')
require File.join(File.dirname(__FILE__), '../vendor/adva/engines/adva_cms/boot')
在 config/initializers/new_rails_defaults.rb 中设置:
ActionController::Routing.generate_best_match = true
克隆 adva_cms 项目:
git clone git://github.com/svenfuchs/adva_cms.git vendor/adva
安装核心引擎并复制资产:
rake adva:install:core -R vendor/adva/engines/adva_cms/lib/tasks
rake adva:assets:install
启动服务器:
ruby script/server
打开浏览器并访问 http://localhost:3000,你应该会看到 adva_cms 的安装界面。填写表单后,即可开始使用。
5. 项目处理脚本
adva_cms 提供了一些 Rake 任务来帮助你安装和卸载引擎及插件。以下是一些常用的任务:
rake adva:install:all:安装所有引擎和插件。rake adva:install:core:安装核心引擎。rake adva:install:安装指定的引擎和插件。rake adva:uninstall:all:卸载所有引擎和插件。rake adva:uninstall:core:卸载核心引擎。rake adva:uninstall:卸载指定的引擎和插件。
例如,你可以使用以下命令安装所有引擎和插件:
rake adva:install:all
或者,你可以指定要安装的引擎和插件:
rake adva:install engines=adva_themes,adva_wiki plugins=adva_url_history
安装完成后,你可能需要安装资产:
rake adva:assets:install
通过这些脚本,你可以轻松管理 adva_cms 的安装和配置。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00