Cap-Recipes 项目下载及安装教程
2024-12-10 18:34:21作者:魏侃纯Zoe
1. 项目介绍
Cap-Recipes 是一个用于 Ruby 项目的 Capistrano 脚本集合,旨在简化部署过程。它包含了许多经过实战测试的 Capistrano 脚本,适用于 Ruby、Rubygems、Apache、Passenger、DelayedJob、Juggernaut、ThinkingSphinx、MongoDB、Whenever 等流行工具。这些脚本可以帮助开发者更轻松地管理服务器配置和部署流程。
2. 项目下载位置
要下载 Cap-Recipes 项目,可以使用 Git 命令行工具。打开终端并执行以下命令:
git clone https://github.com/nesquena/cap-recipes.git
这将把项目克隆到当前目录下的 cap-recipes 文件夹中。
3. 项目安装环境配置
在安装 Cap-Recipes 之前,需要确保系统满足以下环境要求:
- 操作系统:Debian 或 Ubuntu(推荐)
- Ruby 版本:1.8 或更高版本
- Capistrano 版本:2.x 或更高版本
- Apache 服务器:已安装并配置
- Passenger 模块:已安装并配置
环境配置示例
以下是配置示例的图片:

4. 项目安装方式
安装 Cap-Recipes 可以通过以下步骤完成:
-
安装 Gem:
在终端中执行以下命令来安装 Cap-Recipes gem:
sudo gem install cap-recipes --source http://gemcutter.org -
配置 Capistrano:
在项目的
deploy.rb配置文件中,添加以下内容以引入所需的 Cap-Recipes 脚本:# 使用完整的部署过程(不推荐) # require 'cap_recipes' # 推荐:根据需求引入必要的脚本 require 'cap_recipes/tasks/memcache' require 'cap_recipes/tasks/passenger' require 'cap_recipes/tasks/thinking_sphinx' require 'cap_recipes/tasks/rails' require 'cap_recipes/tasks/delayed_job'你也可以根据需要选择性地引入管理任务或安装任务。
5. 项目处理脚本
Cap-Recipes 提供了多种处理脚本,用于管理不同的服务和工具。以下是一些常用的脚本示例:
Apache 管理脚本
# 停止 Apache 服务器
task :apache_stop do
run "#{apache_init_path} stop"
end
# 启动 Apache 服务器
task :apache_start do
run "#{apache_init_path} start"
end
# 重启 Apache 服务器
task :apache_restart do
run "#{apache_init_path} restart"
end
Ruby 安装脚本
# 安装 Ruby 1.8
task :ruby_setup do
run "aptitude install ruby"
end
Rubygems 管理脚本
# 升级 Rubygems
task :rubygems_upgrade do
run "gem update --system"
end
# 安装指定版本的 Rubygems
task :rubygems_install do
run "gem install rubygems-update -v #{rubygems_version}"
end
Passenger 管理脚本
# 安装 Passenger 模块
task :passenger_install do
run "gem install passenger"
run "passenger-install-apache2-module --auto"
end
通过这些脚本,你可以轻松管理服务器的各种配置和部署任务。
以上是 Cap-Recipes 项目的下载及安装教程。希望这些内容能帮助你顺利完成项目的部署和管理。
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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 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
最新内容推荐
PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
暂无简介
Dart
614
138
Ascend Extension for PyTorch
Python
163
183
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
314
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
854
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
369
3.15 K
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
255
90
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
475
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
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++
644
255