classes.wtf:超快速全文本搜索课程目录指南
2024-08-27 00:31:55作者:韦蓉瑛
项目介绍
(classes.wtf)[https://github.com/ekzhang/classes.wtf] 是一个专为速度与结果质量而设计的自定义分布式搜索引擎。它旨在解决课程目录搜索的问题,提供极快的响应时间,让学生和教师能够在瞬间获得相关度高的搜索结果。此项目基于Go语言开发,并利用Redis作为内存数据库来支持应用的实时查询处理。前端采用Svelte框架构建,实现即时搜索反馈,确保从请求到渲染的整个过程低于30毫秒。
项目快速启动
要快速启动并运行classes.wtf项目,您需遵循以下步骤:
环境准备
确保您的系统中已安装Go、Node.js(推荐最新稳定版)、npm 和 Docker。
步骤一:克隆源码
git clone https://github.com/ekzhang/classes.wtf.git
cd classes.wtf
步骤二:安装依赖及本地开发环境设置
在项目根目录下执行以下命令以安装前端和后端所需的包:
npm install
然后,启动本地开发服务器:
npm run dev
此时,您可以访问 localhost:5173 来查看网站并测试搜索功能。
步骤三:构建容器与部署(可选)
如果您希望将项目部署为Docker容器:
docker build -t classes-wtf .
docker run -it --rm -p 7500:7500 classes-wtf
或者,使用AWS S3进行数据部署,执行相应的S3复制命令。
应用案例和最佳实践
- 教育机构快速查找课程:教育管理员可以利用此工具帮助学生更有效地发现符合他们需求的课程。
- 课程规划:学生可以利用其强大的搜索功能规划他们的学习路径,尤其是在跨学科研究时。
- 个性化推荐系统:通过分析搜索模式,未来可扩展为自动推荐可能感兴趣的课程。
最佳实践中,建议定期更新课程数据以保持目录的时效性,并且利用Redis的高效特性优化查询性能。
典型生态项目
虽然classes.wtf本身作为一个独立的解决方案非常强大,但它鼓励社区贡献数据处理脚本、课程评价集成等周边工具。例如,可以开发一些辅助工具来自动化课程元数据的爬取或同步不同学年的课程数据库,从而增强其生态系统的多样性与实用性。
本指南旨在帮助您快速上手classes.wtf,无论是用于个人学习还是作为教育技术的一部分。随着对该项目的深入了解,您可能会发现更多创新的应用场景,进一步提升教学与学习体验。
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
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
215
234
暂无简介
Dart
662
152
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
253
320
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
296
🎉 (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
1.18 K
646
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
159
217
🔥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
62
19
仓颉编程语言开发者文档。
59
818