jappix 的项目扩展与二次开发
2025-05-16 10:40:47作者:廉皓灿Ida
1. 项目的基础介绍
Jappix 是一个使用 JavaScript 编写的开源即时通讯客户端。它允许用户通过网页界面轻松地访问即时通讯服务,支持多个XMPP服务器,并且可以运行在任何现代浏览器上。Jappix 以其简洁的界面和高度的可定制性著称,适用于个人和团队进行即时通讯。
2. 项目的核心功能
Jappix 的核心功能包括:
- 支持XMPP协议,与多种IM服务兼容。
- 网页端即时通讯,无需安装额外软件。
- 支持多用户同时在线交流。
- 文字消息、表情、图片、文件等多种信息交流方式。
- 高度可定制的界面,可根据用户需求进行个性化设置。
3. 项目使用了哪些框架或库?
Jappix 在开发过程中使用了以下框架或库:
- Strophe.js:一个用于XMPP协议的JavaScript库,使得Web应用能够与XMPP服务器进行交互。
- jQuery:一个广泛使用的JavaScript库,简化了HTML文档的遍历、事件处理、动画和Ajax交互。
- Bootstrap:一个前端框架,用于快速开发响应式布局和Web应用。
4. 项目的代码目录及介绍
Jappix 的代码目录结构大致如下:
core/:包含Jappix的核心代码,如XMPP连接管理、用户界面等。lang/:包含各种语言资源的文件,用于本地化。plugins/:包含各种可插拔的插件,扩展Jappix的功能。static/:包含静态文件,如CSS、JavaScript、图片等。themes/:包含不同的主题文件,用于定制界面样式。
5. 对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 开发新插件:根据用户需求开发新的插件,如自定义消息格式、加密通讯等。
- 界面优化:改进用户界面,增加响应式设计,使其更适合移动设备。
- 集成第三方服务:集成其他在线服务,如社交媒体、邮件客户端等。
- 多语言支持:增加更多语言选项,提升国际化水平。
- 功能扩展:增加新的功能,如语音/视频通话、屏幕共享等。
- 安全性增强:加强安全机制,如使用OMEMO等加密协议保护用户隐私。
登录后查看全文
热门项目推荐
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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-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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
649
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
297
111
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
384
3.69 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
632
143