TailAdmin Laravel 项目教程
1. 项目介绍
TailAdmin 是一个基于 Laravel 11、TailwindCSS、Inertia 和 Vue3 的仪表盘主题/UI 启动工具包。它提供了一个现代化的、响应式的用户界面,适用于构建管理后台、仪表盘等应用。TailAdmin 包含了丰富的组件和预定义的样式,可以帮助开发者快速搭建美观且功能强大的 Web 应用。
2. 项目快速启动
2.1 环境要求
- PHP 最低版本:8.2
- 数据库服务器(推荐:MySQL)
- Composer 最低版本:2
- Node.js 最低版本:18
2.2 安装步骤
-
克隆项目
git clone https://github.com/sinan-aydogan/tailadmin-laravel.git cd tailadmin-laravel -
安装依赖
composer install npm install -
配置环境文件
复制
.env.example文件并重命名为.env,然后配置数据库信息。cp .env.example .env -
生成应用密钥
php artisan key:generate -
运行数据库迁移和种子
php artisan migrate --seed -
创建存储链接
php artisan storage:link -
启动开发服务器
npm run dev php artisan serve -
访问应用
打开浏览器,访问
http://localhost:8000。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 应用案例
TailAdmin 适用于需要快速搭建管理后台、仪表盘、数据可视化等应用的场景。例如:
- 企业管理系统:用于管理企业内部的各种资源和数据。
- 电商后台:用于管理商品、订单、用户等数据。
- 数据分析平台:用于展示和分析数据,提供决策支持。
3.2 最佳实践
- 自定义主题:TailAdmin 提供了丰富的自定义选项,可以根据需求调整颜色、布局等。
- 组件复用:利用 TailAdmin 提供的组件库,可以快速构建复杂的用户界面。
- 响应式设计:TailAdmin 的响应式设计确保应用在不同设备上都能良好显示。
4. 典型生态项目
4.1 Laravel
Laravel 是一个流行的 PHP 框架,提供了丰富的功能和工具,帮助开发者快速构建现代化的 Web 应用。TailAdmin 基于 Laravel 11,充分利用了 Laravel 的强大功能。
4.2 TailwindCSS
TailwindCSS 是一个实用优先的 CSS 框架,提供了丰富的工具类,帮助开发者快速构建自定义样式。TailAdmin 使用 TailwindCSS 来实现现代化的用户界面。
4.3 Inertia.js
Inertia.js 是一个现代化的全栈开发工具,允许开发者使用 Vue 或 React 等前端框架来构建单页应用(SPA),同时保持后端使用 Laravel。TailAdmin 使用 Inertia 和 Vue3 来实现前端和后端的紧密集成。
4.4 Vue.js
Vue.js 是一个流行的 JavaScript 框架,用于构建用户界面。TailAdmin 使用 Vue3 来实现动态和交互式的用户界面。
通过以上步骤,您可以快速启动并使用 TailAdmin 项目,构建功能强大的管理后台和仪表盘应用。
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