Bolt 开源项目教程
项目介绍
Bolt 是一个轻量级的 PHP 内容管理系统(CMS),旨在提供一个简单、灵活且强大的平台来创建和管理网站内容。Bolt 的设计理念是易于使用,同时保持足够的灵活性以满足各种网站需求。它基于 Symfony 框架,提供了丰富的功能和扩展性,适合从个人博客到企业网站的各种应用场景。
项目快速启动
环境准备
在开始之前,请确保您的开发环境满足以下要求:
- PHP 7.2 或更高版本
- MySQL 5.7 或更高版本,或 MariaDB 10.2 或更高版本
- Composer
- Node.js 和 npm
安装步骤
-
克隆项目
首先,从 GitHub 克隆 Bolt 项目到本地:
git clone https://github.com/bolt/bolt.git cd bolt -
安装依赖
使用 Composer 安装 PHP 依赖:
composer install使用 npm 安装前端依赖:
npm install -
配置数据库
创建一个新的数据库,并在
app/config/config.yml文件中配置数据库连接信息。database: driver: mysql host: localhost database: bolt username: root password: yourpassword charset: utf8mb4 -
初始化数据库
运行数据库迁移命令来创建数据库表:
php app/nut database:update -
启动开发服务器
使用内置的 PHP 开发服务器启动项目:
php -S localhost:8000 -t public现在,您可以在浏览器中访问
http://localhost:8000来查看 Bolt 的默认首页。
应用案例和最佳实践
个人博客
Bolt 非常适合用于创建个人博客。您可以使用 Bolt 的内置内容类型来创建文章、页面和分类。通过安装扩展,您还可以添加评论系统、社交媒体分享按钮等功能。
企业网站
对于企业网站,Bolt 提供了强大的内容管理功能。您可以创建自定义内容类型来管理产品、服务、新闻等。Bolt 的模板系统允许您轻松定制网站的外观和感觉,以满足企业的品牌需求。
最佳实践
- 使用版本控制:将 Bolt 项目纳入版本控制系统(如 Git),以便跟踪更改和协作开发。
- 定期备份:定期备份数据库和文件系统,以防止数据丢失。
- 使用扩展:利用 Bolt 的扩展系统来添加额外的功能,如 SEO 优化、表单生成器等。
典型生态项目
Bolt Extensions
Bolt 的扩展系统允许开发者创建和共享扩展,以增强 Bolt 的功能。您可以在 Bolt Extensions 网站上找到各种扩展,包括 SEO 优化、表单生成器、社交媒体集成等。
Bolt Themes
Bolt 的主题系统允许您轻松更改网站的外观和感觉。您可以在 Bolt Themes 网站上找到各种免费和付费主题,或者创建自己的主题。
Bolt Documentation
Bolt 的官方文档提供了详细的安装、配置和使用指南。您可以在 Bolt Documentation 网站上找到所有必要的文档和教程。
通过这些模块,您可以快速上手 Bolt 开源项目,并了解如何将其应用于不同的场景。
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