Campo 技术文档
2024-12-27 12:28:14作者:郦嵘贵Just
本文档旨在帮助用户安装、使用及深入了解Campo项目,以下为详细指南。
一、安装指南
环境依赖
- Ruby 1.9.2
- Mongodb 1.8.2+
- Redis 2.0+
- Ruby on Rails 3.0.7
请确保已安装上述依赖。
获取源代码
git clone git://github.com/chloerei/campo.git
cd campo/
安装依赖
bundle install
配置应用程序
cp config/campo.example.yml config/campo.yml
cp config/mongoid.example.yml config/mongoid.yml
编辑 config/campo.yml
编辑 config/mongoid.yml
设置数据
确保mongodb正在运行。
rake db:seed
启动服务器
rails s
运行resque worker
QUEUE=* rake environment resque:work
二、项目使用说明
项目是基于Ruby on Rails的一个轻量级论坛(BBS)。用户可以通过该论坛进行交流。
三、项目API使用文档
暂无详细API文档,请参考源代码及项目结构进行使用。
四、项目安装方式
请参考以下命令安装项目:
git clone git://github.com/chloerei/campo.git
cd campo/
bundle install
cp config/campo.example.yml config/campo.yml
cp config/mongoid.example.yml config/mongoid.yml
编辑 config/campo.yml
编辑 config/mongoid.yml
rake db:seed
rails s
QUEUE=* rake environment resque:work
请注意,该项目尚未完全完成,数据库模式在不断变化,且迁移支持不完善。建议不要在生产环境中使用,但如果您确实需要,请参考以下指南:
1. 重置密钥(出于安全考虑)
rake secret
复制输出的字符串,并设置config/campo.yml中的secret_token字段。
2. 配置MongoDB连接
编辑config/mongoid.yml
修改生产环境参数。
更新项目
cd /path/to/your_source
git pull
备份数据并运行迁移(如果您不是第一次设置):
mongodump -o /path/to/your_want_to_dump_mongo
rake db:migrate
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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
暂无简介
Dart
643
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
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++
654
282
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
248
317
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
🎉 (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
1.13 K
631
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
134
873