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。
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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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00