Anchor CMS 技术文档
1. 安装指南
在开始安装 Anchor CMS 前,请确保您的服务器环境满足以下要求:
- PHP 5.6 或更高版本(推荐 PHP 5.7)
- 安装以下 PHP 扩展:curl、mcrypt、gd
- PDO:mysql 或 PDO:sqlite 支持
- MySQL 5.6 或更高版本(推荐 MySQL 5.7)
检查 PHP 版本的方法是创建一个包含以下代码的新文件 version.php,并在浏览器中打开该文件或通过命令行运行 php -v:
<?php echo PHP_VERSION; ?>
安装步骤如下:
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确保服务器满足上述环境要求。
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下载 Anchor CMS,您可以从官方网站下载或通过以下命令克隆 GitHub 仓库:
composer create-project anchorcms/anchor-cms anchor -
使用 FTP/SFTP 或您喜欢的上传方法将下载的 Anchor CMS 文件上传到服务器的公共目录。
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设置
content和anchor/config文件夹的权限为0775,并确保所有文件属于 Web 用户或与 Web 用户属于同一组。 -
为 Anchor CMS 创建一个数据库。数据库的创建方式取决于您的服务器环境,可能需要使用 PHPMyAdmin 或 Sequel Pro。如果您不确定如何创建数据库,请联系您的服务器提供商。
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在浏览器中访问您的 Anchor CMS 安装 URL。如果将 Anchor CMS 放置在子目录中,请确保在 URL 中包含文件夹名称,例如:
http://YOURDOMAIN.com/anchor -
按照安装向导的指示操作。
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为了安全起见,在安装完成后删除
install目录。
2. 项目的使用说明
Anchor CMS 是一款超级简单、轻量级的博客系统,旨在让您能够专注于写作。安装完成后,您可以通过后台管理界面添加、编辑和管理博客文章、页面和其他内容。
3. 项目API使用文档
目前,官方文档中并未明确提供 Anchor CMS 的 API 文档。但是,您可以通过阅读项目的源代码和贡献指南来了解如何扩展和自定义 Anchor CMS。
4. 项目安装方式
项目的安装方式已在“安装指南”部分详细描述。您可以通过下载官方提供的安装包或使用 Composer 来创建项目。请确保遵循安装指南中的步骤以成功安装 Anchor CMS。
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。C032
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-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