yii2-imperavi-widget 的安装和配置教程
1. 项目基础介绍和主要的编程语言
yii2-imperavi-widget 是一个基于 Yii 2 框架的 Imperavi Redactor 编辑器插件。它为 Yii 2 应用提供了富文本编辑功能,使得用户可以在网页上轻松地创建和编辑内容。该项目的主要编程语言是 PHP,并且使用了 JavaScript 来实现客户端的功能。
2. 项目使用的关键技术和框架
该项目依赖于 Yii 2 框架,一个高性能的 PHP 框架,用于快速开发 Web 应用。Imperavi Redactor 是一个高质量的 WYSIWYG 编辑器,它提供了丰富的功能和灵活的插件系统,使得用户可以轻松地定制编辑器的功能。
3. 安装和配置准备工作
在开始安装 yii2-imperavi-widget 之前,确保您的开发环境已经安装了 PHP、Composer 和 Yii 2 框架。如果您还没有安装 Composer,可以从 Composer 官网 下载并安装。
详细安装步骤
-
通过 Composer 安装 yii2-imperavi-widget: 打开命令行窗口,进入到您的 Yii 2 项目根目录,然后运行以下命令来安装 yii2-imperavi-widget:
php composer.phar require --prefer-dist vova07/yii2-imperavi-widget或者,您也可以在
composer.json文件的require部分添加如下内容:"vova07/yii2-imperavi-widget": "*"然后运行
composer update来安装。 -
配置 yii2-imperavi-widget: 在您的 Yii 2 应用的配置文件中(通常是
config/web.php或config/console.php),添加 yii2-imperavi-widget 的组件配置。例如:'components' => [ 'imperavi' => [ 'class' => 'vova07\imperavi\components\ImperaviConfig', 'config' => [ 'imageUploadUrl' => '/image/upload', 'imageManagerJson' => '/image/list', 'fileUploadUrl' => '/file/upload', 'fileManagerJson' => '/file/list', ], ], ],请根据您的实际需求调整配置中的 URL。
-
使用 yii2-imperavi-widget: 在您的视图文件中,使用 yii2-imperavi-widget 提供的 widget 来渲染编辑器。例如,在一个 ActiveForm 表单中,您可以这样使用:
use vova07\imperavi\Widget; echo $form->field($model, 'content')->widget(Widget::className(), [ 'settings' => [ 'lang' => 'en', 'minHeight' => 200, 'plugins' => ['clips', 'fullscreen'], 'clips' => [ ['Lorem ipsum...', 'Lorem...'], ['red', '<span class="label-red">red</span>'], ['green', '<span class="label-green">green</span>'], ['blue', '<span class="label-blue">blue</span>'], ], ], ]);根据您的需要,可以调整
settings和plugins参数来配置编辑器的行为和外观。
以上就是在 Yii 2 项目中安装和配置 yii2-imperavi-widget 的基本步骤。希望这个教程对您有所帮助!
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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