diaspora* 项目技术文档
1. 安装指南
1.1 选择服务器
diaspora* 是一个分布式社交网络,用户可以选择加入现有的服务器(称为“pod”),而无需自行安装。用户可以通过 tips for finding a home 或直接访问 list of open servers 来注册账户。
1.2 自行安装
如果用户希望拥有自己的数据并自行安装 diaspora*,可以参考以下步骤:
- 系统要求:确保服务器满足 diaspora* 的系统要求。
- 安装依赖:安装所需的依赖包和软件。
- 配置数据库:设置数据库并进行必要的配置。
- 下载源码:从 GitHub 下载 diaspora* 的源码。
- 运行安装脚本:按照 安装指南 中的步骤运行安装脚本。
- 启动服务:启动 diaspora* 服务并进行必要的配置。
2. 项目的使用说明
2.1 注册与登录
用户可以选择加入现有的 pod 或自行安装的 pod 进行注册。注册后,用户可以使用自己的账户登录 diaspora*。
2.2 功能介绍
diaspora* 提供了丰富的社交网络功能,包括但不限于:
- 个人资料管理:用户可以编辑和管理自己的个人资料。
- 好友与关注:用户可以添加好友或关注其他用户。
- 发布内容:用户可以发布文字、图片、视频等内容。
- 隐私控制:用户可以通过 Aspects 控制谁可以看到自己发布的内容。
2.3 隐私与安全
diaspora* 强调用户数据的隐私和安全,用户可以完全控制自己的数据,并选择谁可以看到自己的内容。
3. 项目API使用文档
3.1 API概述
diaspora* 提供了丰富的 API,允许开发者与 diaspora* 进行交互。API 支持的功能包括用户认证、内容发布、好友管理等。
3.2 认证
开发者需要通过 OAuth 2.0 进行用户认证,获取访问令牌后才能调用 API。
3.3 常用API
- 用户信息获取:获取用户的基本信息。
- 内容发布:发布文字、图片、视频等内容。
- 好友管理:添加、删除好友或关注其他用户。
3.4 错误处理
API 返回的错误信息包括错误码和错误描述,开发者需要根据错误码进行相应的处理。
4. 项目安装方式
4.1 手动安装
用户可以手动下载 diaspora* 的源码并按照 安装指南 进行安装。
4.2 自动化安装
diaspora* 提供了自动化安装脚本,用户可以通过运行这些脚本快速完成安装。
4.3 开发环境安装
开发者可以通过 开发环境安装指南 快速搭建开发环境,进行代码开发和测试。
5. 常见问题
5.1 用户常见问题
用户可以参考 FAQ for users 解决常见问题。
5.2 管理员常见问题
pod 管理员可以参考 FAQ for pod administrators 解决常见问题。
5.3 开发者常见问题
开发者可以参考 FAQ for developers 解决常见问题。
6. 贡献指南
6.1 代码贡献
开发者可以通过 Getting started with contributing 了解如何贡献代码。
6.2 翻译贡献
用户可以通过 Contribute translations 参与翻译工作。
6.3 社区贡献
用户可以通过 Welcoming committee 参与社区建设。
7. 安全指南
7.1 安全报告
用户可以通过 SECURITY.md 了解如何负责任地报告安全漏洞。
7.2 安全建议
用户应定期更新 diaspora* 以确保系统的安全性。
通过以上文档,用户可以全面了解 diaspora* 项目的安装、使用、API 调用以及贡献方式,帮助用户更好地使用和参与该项目。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C036
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
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