Dot Ledger 开源项目安装与使用手册
1. 目录结构及介绍
Dot Ledger 是一个基于 Ruby on Rails 的个人财务管理工具,其项目结构遵循Rails的标准布局。以下是其主要目录结构及其简要介绍:
-
app: 包含应用程序的主要组件,如模型(Models)、视图(Views)和控制器(Controllers)。
models: 定义了数据库模型和业务逻辑相关的类。views: 存放视图模板,用于展示数据给用户。controllers: 控制请求响应流程,处理业务逻辑。
-
bin: 启动脚本和其他二进制工具存放地,包括Rails应用的入口点
rails。 -
config: 应用程序配置文件的存储位置,包括路由设置(
routes.rb),数据库配置(database.yml)等。database.yml: 重要的配置文件,用于设定数据库连接信息。
-
db: 数据库迁移(migrations)以及种子数据(seeds)存放目录。
-
doc: 文档,可能包含法律文件或开发者指南。
-
lib: 自定义库或者非Rails框架标准库代码。
-
log: 运行时日志文件存放处。
-
public: 静态资源存放地,如CSS、JavaScript和图像文件,可以直接通过Web服务器访问。
-
spec: 测试规范,包括单元测试和集成测试。
-
vendor: 第三方依赖库,尽管在现代Ruby on Rails实践中这可能会较少使用。
-
Gemfile 和 Gemfile.lock: 确定项目所需宝石(gems)及其版本。
-
.gitignore: 指示Git应忽略哪些文件类型或特定文件。
-
Rakefile: 定义了一系列任务,可通过命令行执行,比如数据库清理、测试运行等。
-
README.md: 项目简介和快速入门指南。
2. 项目的启动文件介绍
启动Dot Ledger应用主要通过位于bin目录下的rails脚本。正常开发环境中,您将通过以下步骤来启动服务:
cd path/to/dotledger # 切换到项目目录
bundle install # 安装所有必需的gem包
bundle exec rails s # 启动Rails服务器
这里的bundle exec确保应用在正确的gem环境下运行,而rails s是启动Web服务器(默认使用WEBrick,在生产环境中通常会替换成更高效的服务器如Puma或Passenger)。
3. 项目的配置文件介绍
database.yml
database.yml位于config/目录下,是Dot Ledger中最为关键的配置文件之一。它定义了如何连接到数据库,包括开发、测试和生产环境的不同设置。例如,您需要修改此文件中的用户名和密码,以匹配您的PostgreSQL数据库凭证。该文件示例结构如下:
development:
adapter: postgresql
encoding: unicode
database: dotledger_development
pool: 5
username: your_username
password: your_password
host: localhost
# ...
确保按您的实际环境调整这些值。在进行数据库操作之前,使用bundle exec rake db:setup可以创建必要的数据库结构。
以上内容构成了Dot Ledger项目的基本安装和配置指南,确保按照指定步骤操作,您可以顺利搭建并开始使用这个个人财务管理工具。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
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