Discourse 中文本地化服务集合安装与配置教程
2024-09-11 11:00:39作者:胡易黎Nicole
1. 项目目录结构及介绍
本项目 discourse-chinese-localization-pack 是一个用于增强Discourse论坛软件中文支持的插件集合。其目录结构大致如下:
-
根目录:
- 包含了基本的项目元数据,如
.gitignore用于忽略特定文件不被版本控制系统跟踪。 README.md文件提供了关于项目的基本信息、许可证以及如何贡献的指导。
- 包含了基本的项目元数据,如
-
源码与配置:
- 插件的核心代码通常位于特定的子目录下,但由于直接引用的GitHub仓库未详细列出内部结构,我们假设它遵循标准的Ruby on Rails插件结构,可能包含
app,lib,config等目录。app目录存放视图、控制器等应用程序逻辑。lib目录通常包括业务逻辑和非框架部分的代码。config则可能存储插件的配置文件或初始化脚本。
- 插件的核心代码通常位于特定的子目录下,但由于直接引用的GitHub仓库未详细列出内部结构,我们假设它遵循标准的Ruby on Rails插件结构,可能包含
请注意,实际的文件夹结构依赖于插件作者的具体实现,上述是基于Ruby on Rails插件的一般结构推测。
2. 项目的启动文件介绍
对于此类Discourse插件,没有直接的“启动文件”概念。插件的功能集成到Discourse应用中,其激活和运行依赖于Discourse的启动流程。在Discourse环境中,插件通过在Discourse主应用的配置中启用来工作,无需单独启动文件。一旦正确安装并启用,插件会在Discourse启动时自动加载其功能。
3. 项目的配置文件介绍
配置主要发生在两个层面:
3.1 Docker或App.yml配置
在部署Discourse时,你可能需要在Docker配置或者Discourse的应用配置文件(app.yml)中加入以下命令,以确保插件的克隆和安装:
hooks:
after_code:
- exec:
cd: $home/plugins
cmd:
- mkdir -p plugins
- git clone https://github.com/fantasticfears/discourse-chinese-localization-pack.git
这段配置确保插件在Discourse环境部署时会被下载到正确的插件目录。
3.2 插件设置
安装插件之后,配置通常在Discourse后台的插件设置界面完成。进入管理界面,找到此插件的相关设置选项,并根据提示进行配置。可能涉及到的语言偏好设置、第三方服务集成(如分享按钮的定制)等,需按照中文社区提供的帮助帖子进行详细设置。
以上信息提供了一个大概的框架和指导思路,具体细节需要依据实际的插件文档和Discourse的官方文档来进行最终的配置和使用。如果你正操作这个过程,务必参考最新版的项目仓库说明,因为技术文档随时间可能有所更新。
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
182
196
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++
648
265
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
274
94
暂无简介
Dart
623
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
380
3.41 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
621
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