PostRank URI 技术文档
PostRank URI 是一个用于处理 URI 提取、转义、规范化和标准化的 Ruby 库。它提供了一系列便捷的方法,帮助开发者从各种文本格式中提取 URI,并对其进行处理,以确保 URI 的一致性和可参考性。本文将详细介绍如何安装、使用该库,并对其 API 进行说明。
1. 安装指南
1.1 通过 RubyGems 安装
PostRank URI 可以通过 RubyGems 进行安装。在终端中运行以下命令即可:
gem install postrank-uri
1.2 通过 Bundler 安装
如果你在项目中使用 Bundler 管理依赖,可以在 Gemfile 中添加以下内容:
gem 'postrank-uri'
然后运行以下命令安装依赖:
bundle install
2. 项目的使用说明
PostRank URI 提供了多种方法来处理 URI。以下是其主要功能的使用示例:
2.1 提取 URI
你可以使用 PostRank::URI.extract 方法从文本中提取 URI:
require 'postrank-uri'
text = 'some random text with http://link.to somecanadiansite.ca'
uris = PostRank::URI.extract(text)
puts uris
# 输出: ["http://link.to/", "http://somecanadiansite.ca/"]
2.2 清理 URI
PostRank::URI.clean 方法可以对 URI 进行转义、规范化和标准化处理:
uri = 'link.to?a=b&utm_source=FeedBurner#stuff'
cleaned_uri = PostRank::URI.clean(uri)
puts cleaned_uri
# 输出: ["http://link.to/?a=b"]
2.3 规范化 URI
PostRank::URI.normalize 方法可以应用 RFC 规范化规则,去除多余的路径字符和锚点:
uri = 'http://igvita.com/a/../?utm_source%3Danalytics'
normalized_uri = PostRank::URI.normalize(uri)
puts normalized_uri
# 输出: "http://igvita.com/"
2.4 转义与反转义 URI
PostRank::URI.escape 和 PostRank::URI.unescape 方法分别用于转义和反转义 URI:
uri = 'http://igvita.com/a b'
escaped_uri = PostRank::URI.escape(uri)
puts escaped_uri
# 输出: "http://igvita.com/a%20b"
unescaped_uri = PostRank::URI.unescape(escaped_uri)
puts unescaped_uri
# 输出: "http://igvita.com/a b"
3. 项目 API 使用文档
3.1 PostRank::URI.extract(text)
从文本中提取 URI,并自动过滤掉无效的顶级域名(TLD)。
参数:
text:包含 URI 的文本字符串。
返回值:
- 提取到的 URI 数组。
3.2 PostRank::URI.clean(uri)
对 URI 进行转义、规范化和标准化处理。
参数:
uri:需要处理的 URI 字符串。
返回值:
- 处理后的 URI 数组。
3.3 PostRank::URI.normalize(uri)
应用 RFC 规范化规则,去除多余的路径字符和锚点。
参数:
uri:需要规范化的 URI 字符串。
返回值:
- 规范化后的 URI 字符串。
3.4 PostRank::URI.unescape(uri)
反转义 URI 中的特殊字符。
参数:
uri:需要反转义的 URI 字符串。
返回值:
- 反转义后的 URI 字符串。
3.5 PostRank::URI.escape(uri)
转义 URI 中的特殊字符。
参数:
uri:需要转义的 URI 字符串。
返回值:
- 转义后的 URI 字符串。
4. 项目安装方式
4.1 通过 RubyGems 安装
gem install postrank-uri
4.2 通过 Bundler 安装
在 Gemfile 中添加:
gem 'postrank-uri'
然后运行:
bundle install
4.3 开发环境设置
如果你需要在开发环境中运行测试,可以按照以下步骤进行设置:
bundle install
bundle exec rake
4.4 运行依赖评估
为了验证 postrank-uri 在不同版本的运行时依赖下的兼容性,可以运行以下命令:
bundle exec appraisal install
bundle exec rake appraisal
这将使用不同版本的依赖项执行测试套件。
通过本文,你应该已经掌握了如何安装、使用 PostRank URI 库,并了解了其主要 API 的功能。希望这篇文档能帮助你更好地理解和使用该库。如果你在使用过程中遇到任何问题,欢迎反馈或提交 Pull Request。
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