mediawiki-docker 的项目扩展与二次开发
2025-05-02 02:08:45作者:霍妲思
1. 项目的基础介绍
mediawiki-docker 是一个开源项目,旨在通过Docker容器化技术简化MediaWiki(一个开源的wiki软件)的部署和运行过程。该项目提供了一个Docker容器镜像,以及一系列的Docker Compose配置文件,帮助用户轻松地在本地或云环境中搭建MediaWiki环境。
2. 项目的核心功能
- 容器化部署:利用Docker技术,可以方便地在各种平台上部署MediaWiki。
- 易于扩展:通过Docker Compose配置,可以轻松扩展数据库、缓存、搜索等服务。
- 环境一致:确保开发、测试和生产环境的一致性,提高部署效率。
- 自动化:支持自动化构建和部署流程,减少手动干预。
3. 项目使用了哪些框架或库?
- Docker:用于容器化应用。
- Docker Compose:用于定义和运行多容器Docker应用。
- MediaWiki:核心的wiki软件。
- 各种服务和工具:如MySQL、PHP、Redis、Elasticsearch等。
4. 项目的代码目录及介绍
mediawiki-docker/
├── .github/ # GitHub相关的配置文件
├── build/ # 构建脚本和Dockerfile
├── contrib/ # 贡献者相关文件
├── docs/ # 项目文档
├── php/ # PHP相关配置和文件
├── profiles/ # MediaWiki配置文件
├── scripts/ # 项目维护脚本
├── solr/ # Solr搜索服务配置
├── systemd/ # systemd服务单元文件
├── templates/ # 模板文件
└── wiki/ # MediaWiki安装目录
5. 对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 自定义配置:根据需求调整Docker Compose配置,以支持不同的环境或负载需求。
- 集成其他服务:例如集成更多的数据库、缓存或搜索引擎。
- 扩展功能:开发新的MediaWiki扩展,或者集成现有的扩展,以增强功能。
- 优化性能:针对特定的使用场景,优化数据库查询、缓存策略等。
- 安全性增强:定期更新镜像,增强系统安全性。
- 自动化部署:集成CI/CD工具,实现自动化构建、测试和部署流程。
- 多语言支持:为项目文档和用户界面添加更多语言支持。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler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。C030
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
425
3.26 K
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++
689
334
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
264
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🎉 (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
1.22 K
667
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
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
19
30