推荐开源项目:lua-resty-acme - 自动化Let's Encrypt证书服务
在现代Web开发中,安全通信至关重要,而Let's Encrypt提供了免费且自动化的SSL/TLS证书,极大地简化了HTTPS的配置。lua-resty-acme 是一个纯Lua实现的ACME v2协议库,它支持自动化处理Let's Encrypt证书的申请和管理,适用于OpenResty环境。
项目介绍
lua-resty-acme 包括两个主要部分:
resty.acme.autossl:用于Let's Encrypt证书生命周期管理的自动化工具。resty.acme.client:实现了ACME v2协议的纯Lua客户端。
这个库利用FFI-based openssl后端,兼容OpenSSL 1.1.1, 1.1.0 和 1.0.2系列。它的目标是简化证书申请流程,并在生产环境中提供高可用性。
项目技术分析
lua-resty-acme 支持http-01和tls-alpn-01两种挑战类型,确保与各种Nginx版本的兼容性。项目利用lua-openresty的共享字典 (lua_shared_dict) 存储证书信息,以减少资源消耗。此外,它还支持RSA和ECC双证书以及自定义存储适配器,赋予用户高度的灵活性。
应用场景
无论你是个人开发者还是企业运维人员,如果你正在使用OpenResty进行Web服务部署,并希望轻松地启用或更新HTTPS证书,那么lua-resty-acme 将是你理想的解决方案。它可以无缝集成到你的现有配置中,通过简单的Lua代码就能自动化处理证书请求和更新。
例如,在服务器上设置证书时,你可以利用其ssl_certificate_by_lua_block功能,在接收到带有特定SNI(Server Name Indication)的请求时动态加载或获取证书。
项目特点
- 全自动管理:当Nginx检测到新的SNI时,会自动触发证书的创建或更新。
- 多挑战支持:支持
http-01和tls-alpn-01两种验证方式,适应不同场景。 - 灵活的证书类型:可选择RSA或ECC,甚至可以同时使用两者。
- 安全可靠:通过lua_ssl_trusted_certificate和lua_ssl_verify_depth保证API调用的安全。
- 易于集成:只需几行配置即可将项目整合进现有的OpenResty服务器。
- 可控的冷却策略:失败重试时,可根据策略调整冷却时间,防止频繁请求。
结语
lua-resty-acme 的设计使得在OpenResty环境中管理和维护SSL证书变得轻而易举。如果你正寻找一种简单高效的方式来自动化处理Let's Encrypt证书,那么请务必试试这个项目。通过一键安装,你就可以立刻体验到便捷的证书管理服务,让Web服务更安全、更稳定。立即加入,享受自动化带来的便利吧!
PaddleOCR-VLPaddleOCR-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-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-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).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B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。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00