ggparliament 的安装和配置教程
2025-05-07 10:50:58作者:裘晴惠Vivianne
项目基础介绍
ggparliament 是一个开源项目,旨在提供一个基于网络的议会系统。该项目允许用户参与议会过程,进行辩论、投票等活动。该项目主要使用 JavaScript 编程语言,结合了多种前端和后端技术。
项目使用的关键技术和框架
ggparliament 项目使用了以下技术和框架:
- 前端:使用 React 进行界面开发,它是一个用于构建用户界面的 JavaScript 库。
- 后端:使用 Node.js,一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境,用于构建后端服务。
- 数据库:使用 MongoDB,一个基于文档的 NoSQL 数据库。
- 状态管理:使用 Redux,一个 JavaScript 库,用于管理应用程序的状态。
- 样式:使用 Bootstrap,一个用于快速开发响应式布局和Web应用的前端框架。
项目安装和配置的准备工作
在开始安装 ggparliament 项目之前,请确保您的系统中已安装以下软件和工具:
- Node.js(推荐版本 LTS)
- npm(Node.js 的包管理工具)
- Git(用于从远程仓库克隆项目)
- MongoDB(用于存储数据)
- Python(某些依赖可能需要)
详细安装步骤
-
克隆项目到本地环境 打开命令行工具,运行以下命令克隆项目:
git clone https://github.com/RobWHickman/ggparliament.git cd ggparliament -
安装项目依赖 在项目目录中,运行以下命令安装所有依赖:
npm install -
配置 MongoDB 确保您的 MongoDB 服务正在运行,并且可以在项目中进行连接。如果需要,请修改项目中的数据库连接设置。
-
启动项目 运行以下命令启动项目:
npm start这将启动开发服务器,并在默认的Web浏览器中打开应用程序。
-
访问项目 在浏览器中,您应该能够看到 ggparliament 的界面,并且可以开始使用议会的功能。
请注意,这只是一个基础的安装和配置指南。根据您的具体环境和需求,可能需要进一步的配置和调整。
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-1.5暂无简介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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
196
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++
648
265
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
275
97
暂无简介
Dart
623
140
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
380
3.43 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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