PgHero 项目安装与使用指南
1. 项目目录结构及介绍
PgHero 项目的目录结构如下:
pghero/
├── app/
│ ├── assets/
│ ├── controllers/
│ ├── helpers/
│ ├── models/
│ └── views/
├── config/
│ ├── environments/
│ ├── initializers/
│ ├── locales/
│ └── routes.rb
├── db/
│ ├── migrate/
│ └── seeds.rb
├── lib/
│ ├── tasks/
│ └── pghero.rb
├── public/
├── test/
├── Gemfile
├── Gemfile.lock
├── LICENSE.txt
├── README.md
├── Rakefile
└── pghero.gemspec
目录结构介绍
-
app/: 包含应用程序的核心代码,如控制器、模型、视图等。
- assets/: 存放静态资源文件,如CSS、JavaScript等。
- controllers/: 存放控制器文件,处理用户请求。
- helpers/: 存放辅助函数文件,提供额外的功能支持。
- models/: 存放模型文件,与数据库交互。
- views/: 存放视图文件,负责渲染页面。
-
config/: 包含应用程序的配置文件。
- environments/: 存放不同环境的配置文件(如开发、测试、生产环境)。
- initializers/: 存放初始化代码,在应用程序启动时执行。
- locales/: 存放国际化文件,支持多语言。
- routes.rb: 定义应用程序的路由规则。
-
db/: 包含数据库相关的文件。
- migrate/: 存放数据库迁移文件,用于管理数据库结构。
- seeds.rb: 用于初始化数据库数据的种子文件。
-
lib/: 包含自定义库和任务文件。
- tasks/: 存放Rake任务文件,用于自动化任务。
- pghero.rb: PgHero 的主要库文件。
-
public/: 存放公开访问的静态文件,如图片、CSS、JavaScript等。
-
test/: 存放测试文件,用于自动化测试。
-
Gemfile: 定义项目依赖的Gem包。
-
Gemfile.lock: 锁定Gem包的版本。
-
LICENSE.txt: 项目的开源许可证文件。
-
README.md: 项目的说明文档。
-
Rakefile: 定义Rake任务的文件。
-
pghero.gemspec: PgHero 的Gemspec文件,定义Gem包的元数据。
2. 项目启动文件介绍
PgHero 的启动文件主要包括以下几个部分:
-
config/routes.rb: 定义应用程序的路由规则,决定了URL如何映射到控制器和动作。
-
config/application.rb: 应用程序的主要配置文件,包含全局配置选项。
-
config/environments/: 不同环境的配置文件,如
development.rb,test.rb,production.rb,分别对应开发、测试和生产环境。 -
config/initializers/: 初始化文件,在应用程序启动时执行,用于加载全局配置和设置。
-
Rakefile: 定义Rake任务,用于自动化任务,如数据库迁移、测试等。
3. 项目配置文件介绍
PgHero 的配置文件主要位于 config/ 目录下,以下是一些关键配置文件的介绍:
-
config/database.yml: 数据库配置文件,定义了不同环境下的数据库连接信息。
-
config/application.rb: 应用程序的全局配置文件,包含应用程序的名称、时区、语言等设置。
-
config/environments/: 不同环境的配置文件,如
development.rb,test.rb,production.rb,分别对应开发、测试和生产环境。每个文件中可以设置特定环境的配置选项,如日志级别、缓存策略等。 -
config/initializers/: 初始化文件,在应用程序启动时执行,用于加载全局配置和设置。常见的初始化文件包括
assets.rb,backtrace_silencers.rb,cookies_serializer.rb等。 -
config/routes.rb: 定义应用程序的路由规则,决定了URL如何映射到控制器和动作。
通过这些配置文件,可以灵活地调整 PgHero 的行为,以适应不同的开发和生产环境需求。
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