debiman 项目使用教程
1. 项目介绍
debiman 是一个用于生成静态 manpage HTML 仓库的工具,它可以将 Debian 档案中的所有 manpage 转换为 HTML 格式,使得用户可以在网页浏览器中方便地访问和阅读这些 manpage。debiman 的主要目标是确保所有 Debian 中的 manpage 都能被访问,同时提供视觉上吸引人的界面和便捷的功能,如永久链接、URL 重定向和易于导航的特性。此外,debiman 还注重速度,确保 manpage 加载迅速,新 manpage 能够快速被处理,程序运行效率高。
2. 项目快速启动
2.1 安装 Go
首先,确保你已经安装了最新版本的 Go。你可以从 Go 官方网站 下载并安装。如果你使用的是 Debian 系统,建议从 backports 安装以确保版本一致性。
2.2 安装 debiman
使用以下命令下载、编译并安装 debiman:
go install github.com/Debian/debiman/cmd/...@main
2.3 运行 debiman
运行以下命令以同步 Debian testing 到 ~/man 目录并渲染一些包的 manpage:
~/go/bin/debiman -serving_dir=~/man -only_render_pkgs=qelectrotech,i3-wm,cron
2.4 测试输出
使用以下命令在本地服务器上测试生成的 manpage:
~/go/bin/debiman-minisrv -serving_dir=~/man
注意:在生产环境中,建议使用更强大的 Web 服务器,如 Nginx 或 Apache,并参考 example/ 目录中的配置文件。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 生产环境部署
在生产环境中,debiman 通常用于生成和维护一个静态的 manpage HTML 仓库。例如,Debian 官方的 manpage 网站 manpages.debian.org 就是使用 debiman 生成的。
3.2 增量更新
debiman 支持增量更新,这意味着在更新 manpage 时,只需要处理新增或修改的部分,而不需要重新生成整个仓库。这大大提高了更新效率。
3.3 自定义模板
用户可以根据需要自定义 debiman 的模板和静态文件。通过修改 assets/ 目录中的内容,并使用 -inject_assets 参数启动 debiman,可以实现个性化的 manpage 展示。
4. 典型生态项目
4.1 mandoc
mandoc 是一个用于将 manpage 转换为 HTML 或其他格式的工具,debiman 依赖 mandoc 来完成 manpage 的渲染工作。
4.2 apt-cacher-ng
apt-cacher-ng 是一个用于缓存 Debian 包的工具,它可以加速 debiman 的包下载过程,特别是在网络条件不佳的情况下。
4.3 Nginx/Apache
在生产环境中,debiman 生成的静态 HTML 文件通常由 Nginx 或 Apache 这样的 Web 服务器提供服务。这些服务器能够高效地处理静态文件请求,提供更好的性能和可靠性。
通过以上步骤,你可以快速上手 debiman 项目,并将其应用于实际的生产环境中。
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
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
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
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!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00