jellyfin-blog 的安装和配置教程
2025-05-26 01:31:55作者:秋阔奎Evelyn
1. 项目的基础介绍
jellyfin-blog 是一个开源项目,用于生成 Jellyfin 官方网站的静态页面。Jellyfin 是一个免费、开源的多媒体系统,旨在让用户能够播放和组织他们的个人多媒体库。jellyfin-blog 使用 Hugo 作为静态页面生成器,Hugo 是一个用 Go 语言编写的框架。
2. 项目使用的关键技术和框架
- Hugo: 一个快速的静态网站生成器,使用 Go 语言开发。
- Evie 主题: jellyfin-blog 使用了一个定制的 Hugo 主题,它是 Evie 主题的一个端口。
- Markdown: 文章和页面内容使用 Markdown 格式编写。
- SCSS: 用于扩展 CSS 的语言,使得样式编写更加强大和灵活。
- JavaScript: 用于页面的交互性。
3. 项目安装和配置的准备工作
在开始安装和配置 jellyfin-blog 之前,请确保您的系统中已经安装了以下软件:
- Git:用于克隆和更新项目。
- Hugo:静态页面生成器。
- Node.js 和 npm:用于运行一些依赖和脚本。
安装步骤
-
克隆项目仓库: 打开终端(或命令提示符),运行以下命令来克隆 jellyfin-blog 项目:
git clone https://github.com/jellyfin-archive/jellyfin-blog.git -
安装 Hugo: 如果您的系统中还没有安装 Hugo,请按照 Hugo 官方文档进行安装:Hugo 安装指南。
-
安装项目依赖: 进入项目目录,安装项目所需的依赖:
cd jellyfin-blog npm install -
配置项目: 根据需要修改
config.yaml文件,配置网站的标题、描述等基本信息。 -
生成网站内容: 运行以下命令,Hugo 将会生成静态网站内容:
hugo生成的网站内容将会在
public目录中。 -
本地预览: 进入
public目录,运行以下命令来启动 Hugo 服务器进行本地预览:hugo server -D在浏览器中访问
http://localhost:1313即可查看网站效果。 -
部署网站: 将
public目录中的内容部署到您的服务器或者静态网站托管服务上,比如 GitHub Pages。
以上就是 jellyfin-blog 的安装和配置教程。按照以上步骤,您可以轻松地搭建起 Jellyfin 的官方网站。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-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-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
最新内容推荐
Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
311
2.72 K
deepin linux kernel
C
24
7
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++
638
242
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
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
469
Ascend Extension for PyTorch
Python
148
175
暂无简介
Dart
604
135
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
226
81
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
363
2.99 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
236
310