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。
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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