Tabletastic 项目技术文档
1. 安装指南
1.1 通过 Gemfile 安装
在 Rails 项目的 Gemfile 中添加以下内容:
gem "tabletastic"
然后运行以下命令进行安装:
bundle install
1.2 通过插件安装
如果你使用的是较旧版本的 Rails,可以通过以下命令将 tabletastic 作为插件安装:
script/plugin install git://github.com/jgdavey/tabletastic.git
1.3 初始化配置
你可以在 config/initializers 目录下创建一个名为 tabletastic.rb 的初始化文件,并在其中设置默认配置。例如:
Tabletastic.default_table_block = lambda {|table| table.data :actions => :all }
2. 项目的使用说明
2.1 基本使用
在视图中,你可以使用 table_for 方法来生成表格。假设你有一个 Post 模型,包含 title 和 body 字段,并且属于 Author 模型,你可以这样使用:
<%= table_for(@posts) do |t|
t.data
end %>
这将生成一个包含 title、body 和 author 字段的表格。
2.2 自定义字段
你可以通过指定字段来限制显示的内容、更改顺序或包含默认排除的字段(如 created_at):
<%= table_for(@posts) do |t|
t.data :author, :title, :created_at
end %>
这将生成一个包含 author、title 和 created_at 字段的表格。
2.3 高级自定义
你还可以通过传递块来自定义表格的每个单元格:
<%= table_for(@posts) do |t|
t.data :actions => :all do
t.cell(:title, :cell_html => {:class => "titlestring"})
t.cell(:body, :heading => "Content") {|p| truncate(p.body, 30)}
t.cell(:author) {|p| p.author && link_to(p.author.name, p.author) }
end
end %>
这将生成一个包含自定义单元格内容的表格。
3. 项目API使用文档
3.1 table_for 方法
table_for 是 tabletastic 的核心方法,用于生成表格。它接受一个集合对象(如 @posts)和一个块,块中可以定义表格的结构和内容。
3.2 t.data 方法
t.data 方法用于定义表格的数据列。你可以通过传递字段名或块来自定义列的内容。
3.3 t.cell 方法
t.cell 方法用于定义单个单元格的内容。你可以通过传递字段名和选项来自定义单元格的显示方式。
4. 项目安装方式
4.1 通过 Gemfile 安装
在 Rails 项目的 Gemfile 中添加以下内容:
gem "tabletastic"
然后运行以下命令进行安装:
bundle install
4.2 通过插件安装
如果你使用的是较旧版本的 Rails,可以通过以下命令将 tabletastic 作为插件安装:
script/plugin install git://github.com/jgdavey/tabletastic.git
4.3 初始化配置
你可以在 config/initializers 目录下创建一个名为 tabletastic.rb 的初始化文件,并在其中设置默认配置。例如:
Tabletastic.default_table_block = lambda {|table| table.data :actions => :all }
通过以上步骤,你可以成功安装并使用 tabletastic 项目来简化表格的生成。
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