Fulcrum 项目技术文档
1. 安装指南
1.1 系统要求
在安装 Fulcrum 之前,请确保您的系统已经安装了运行 Ruby on Rails 所需的依赖项。您可以通过以下链接查看详细信息:Ruby on Rails 下载页面。
1.2 本地安装步骤
-
克隆项目:
git clone git://github.com/fulcrum-agile/fulcrum.git cd fulcrum
-
安装依赖:
gem install bundler bundle install
-
设置开发数据库:
bundle exec rake fulcrum:setup db:setup
-
启动本地服务器:
rails server
-
访问应用: 在浏览器中访问
http://localhost:3000/
,使用测试用户名test@example.com
和密码testpass
登录。
1.3 Heroku 部署步骤
-
安装 Heroku CLI:
gem install heroku
-
创建 Heroku 应用:
heroku create APPNAME --stack cedar-14
-
设置环境变量:
heroku config:set APP_HOST=APPNAME.herokuapp.com heroku config:set MAILER_SENDER=noreply@example.org heroku config:set BUNDLE_WITHOUT='development:test:travis:mysql:sqlite'
-
添加 SendGrid 插件:
heroku addons:add sendgrid:starter
-
部署应用:
git push heroku master heroku run rake db:setup
-
访问应用: 在浏览器中访问
http://APPNAME.herokuapp.com
。
2. 项目使用说明
2.1 用户故事管理
Fulcrum 是一个基于用户故事的敏捷开发团队 backlog 管理系统。用户故事是描述系统所需行为的方式,通常描述用户与系统的单次交互。例如,一个用户故事可能是“用户可以将产品添加到购物车”或“用户在其他用户评论其主题时收到通知”。
2.2 迭代与速度
Fulcrum 使用“故事点”来评估每个功能的相对难度,而不是估算完成故事所需的时间。团队可以根据自己的需求决定每个故事点的含义,但最重要的是确保每个故事的相对难度。
2.3 实时项目计划
Fulcrum 提供实时项目计划视图,根据团队之前的绩效即时调整项目计划。
3. 项目 API 使用文档
3.1 API 概述
Fulcrum 提供了一套 API,允许开发者与项目进行交互。API 文档可以在项目的 GitHub Wiki 中找到。
3.2 常用 API 示例
-
获取项目列表:
GET /api/projects
-
创建新项目:
POST /api/projects { "name": "New Project", "description": "This is a new project" }
-
获取用户故事:
GET /api/projects/:project_id/stories
4. 项目安装方式
4.1 本地安装
如前所述,Fulcrum 可以通过克隆 GitHub 仓库并在本地运行来安装。
4.2 Heroku 部署
Fulcrum 也可以部署到 Heroku,步骤如前所述。
4.3 其他平台部署
Fulcrum 可以部署到任何支持 Rails 的平台。设置过程与普通 Rails 应用相同,但需要根据平台要求进行一些自定义配置。
通过以上文档,您应该能够顺利安装、使用和部署 Fulcrum 项目。如有任何问题,请参考项目的 GitHub 仓库或联系开发团队。
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0135AI内容魔方
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科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00Spark-Scilit-X1-13B
FLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
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