Fenom 模板项目使用教程
2025-04-22 17:57:23作者:尤辰城Agatha
1. 项目目录结构及介绍
Fenom 是一个基于 PHP 的模板引擎,该项目目录结构如下:
fenom/
├── bench/ # 性能测试目录
├── demo/ # 示例代码目录
├── docs/ # 文档目录
├── engines/ # 引擎相关文件
├── example/ # 项目示例
├── src/ # 源代码目录
│ ├── Fenom.php # Fenom 类的核心实现
│ └── ... # 其他相关文件
├── test/ # 测试目录
└── tools/ # 工具目录
bench/: 包含性能测试相关的代码和结果。demo/: 包含使用 Fenom 的示例代码。docs/: 存放项目文档。engines/: 与引擎相关的文件。example/: 一个简单的示例项目,展示了如何使用 Fenom。src/: 源代码目录,包含 Fenom 的 PHP 类。test/: 单元测试和集成测试代码。tools/: 项目开发过程中使用的一些工具。
2. 项目的启动文件介绍
Fenom 项目没有特定的启动文件,它是一个 PHP 库,可以通过在 PHP 项目中引入 Fenom 类来使用。以下是一个基本的示例,展示了如何在项目中引入 Fenom:
require 'path/to/fenom/src/Fenom.php';
use Fenom\Fenom;
$f = new Fenom();
在这个示例中,require 语句用于引入 Fenom 类,然后创建了一个 Fenom 对象。
3. 项目的配置文件介绍
Fenom 模板引擎的配置通常通过 Fenom 类的构造函数参数进行。以下是一些常见的配置选项:
use Fenom\Fenom;
$f = new Fenom($config);
// 配置模板文件后缀名
$f->setFileExtension('html');
// 设置模板目录
$f->setTemplatesDir('path/to/templates');
// 设置缓存目录
$f->setCompileDir('path/to/cache');
// 启用调试模式
$f->setDebug(true);
在上述代码中,$config 是一个数组,可以包含多个配置选项。setFileExtension 用于设置模板文件的后缀名,setTemplatesDir 用于指定模板文件的目录,setCompileDir 用于设置编译后的模板缓存目录,setDebug 用于启用调试模式。
通过这些配置,你可以根据项目的需要自定义 Fenom 的行为。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
668
154
Ascend Extension for PyTorch
Python
218
236
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++
660
305
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
257
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
63
19
🎉 (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
1.19 K
652
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
876
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
133
866