canonical.com 项目亮点解析
2025-05-20 17:34:02作者:柏廷章Berta
项目的基础介绍
canonical.com 是由 Canonical Ltd. 开发的开源项目,它是 Canonical 公司官方网站的新版代码库。该项目采用了流行的 Flask 框架进行开发,并且集成了 base-flask-extension 模块以便利用公司内部多个网站共享的功能。
项目代码目录及介绍
项目的代码目录结构清晰,主要包括以下几个部分:
.github: 存放与 GitHub 相关的配置文件。konf: 配置文件目录。scripts: 脚本文件存放目录。static: 静态文件,如 CSS、JavaScript 和图片等。templates: HTML 模板文件。tests: 测试代码目录。webapp: Web 应用的主要代码目录。- 其他文件包括
Dockerfile、LICENSE.md、README.md等项目配置和文档文件。
项目亮点功能拆解
该项目的一些亮点功能包括:
- 立即更新的服务器:当本地文件更改时,服务器能够即时重新加载并展示更改。
- Greenhouse API 集成:用于本地开发 careers 部分时,通过 API 集成获取必要的数据。
- 部署配置:提供详细的部署配置,方便项目的部署和维护。
项目主要技术亮点拆解
项目的主要技术亮点包括:
- 使用 Flask 框架:Flask 是一个轻量级的 Web 开发框架,以其灵活性和易于扩展性而受到开发者喜爱。
- 集成 base-flask-extension:该模块的集成允许项目复用 Canonical 内部其他网站的功能,提高了代码的重用性。
- 支持多种语言:项目代码涉及 HTML、Python、JavaScript、SCSS、Shell 和 TypeScript 等多种语言和技术,体现了项目的技术多元性。
与同类项目对比的亮点
相较于同类项目,canonical.com 的亮点在于:
- 企业级应用背景:作为 Canonical 公司官方网站的代码库,该项目具有实际企业级应用背景,而非简单的示例或实验性项目。
- 完善的文档和结构:项目提供了详细的 README 文档和清晰的代码目录结构,方便新手的接入和贡献。
- 开源精神:遵循 Creative Commons 和 LGPLv3 许可,鼓励开源社区的贡献和共享。
登录后查看全文
热门项目推荐
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-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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
269
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
620
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1