DokuWiki 技术文档
1. 安装指南
DokuWiki 是一款简单易用且高度可定制的开源维基软件,它不需要数据库支持。以下是详细的安装步骤:
-
第一步:确认服务器要求
确保您的服务器满足以下基本要求:PHP 5.6 或更高版本,以及支持 PHP 的 Web 服务器(如 Apache、nginx 等)。 -
第二步:下载最新版本
从 DokuWiki 官方网站(https://www.dokuwiki.org)下载最新版本的发行包。 -
第三步:阅读安全提示
在开始安装前,请仔细阅读安全页面,确保了解所有安全注意事项。 -
第四步:解压发行包
将下载的发行包解压,并将文件上传到您的网站空间。 -
第五步:运行安装向导
在浏览器中打开install.php文件,并按照屏幕上的指示完成安装。 -
第六步:浏览手册
安装完成后,您可以浏览 DokuWiki 手册,了解如何使用和定制您的维基。
2. 项目的使用说明
DokuWiki 设计用于快速更新和轻松添加新页面,非常适合协作工作,同时记录每次更改的历史。
-
创建新页面
在 DokuWiki 中,创建新页面非常简单。只需在现有页面上添加一个带有双括号的链接(例如[[新页面]]),然后点击链接即可编辑新页面。 -
编辑页面
点击页面上的 "编辑" 按钮即可开始编辑。DokuWiki 使用简单的标记语法,使得格式化文本变得直观。 -
页面历史
每个页面都有一个历史记录,您可以查看以前的版本和所做的更改。 -
权限管理
DokuWiki 内置了访问控制列表(ACL),允许管理员精细管理用户权限。
3. 项目API使用文档
DokuWiki 提供了丰富的插件和扩展,可以通过 API 进行自定义和扩展。
-
插件API
开发者可以利用 DokuWiki 的插件API来创建自定义插件,以扩展维基的功能。 -
扩展API
DokuWiki 的扩展API允许开发者编写自定义扩展,以增强维基的核心功能。 -
开发者文档
在 DokuWiki 官方网站的开发者文档中,您可以找到关于如何使用 API 和开发插件的详细说明。
4. 项目安装方式
DokuWiki 可以通过以下几种方式进行安装:
-
手动安装
按照上文提到的步骤,手动下载、解压、上传文件并进行安装。 -
自动安装
如果您的 Web 托管服务商支持一键安装,您可以选择自动安装 DokuWiki。 -
Docker 安装
使用 DokuWiki 的官方 Docker 镜像,可以轻松在 Docker 或 Kubernetes 上运行 DokuWiki。 -
虚拟机安装
使用 TurnKey DokuWiki 虚拟机,可以快速部署到虚拟机、物理服务器或云平台。
以上就是关于 DokuWiki 的技术文档,希望对您的使用有所帮助。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
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Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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
Spark-Formalizer-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
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