austin-admin 项目使用教程
2024-09-13 10:01:51作者:羿妍玫Ivan
1. 项目介绍
austin-admin 是一个基于低代码平台 Amis 的消息推送平台前端项目。该项目旨在通过 Amis 渲染器快速搭建自己的管理系统,支持账号管理等功能。austin-admin 的后端仓库可以在 Gitee 和 GitHub 上找到,项目在线演示地址为 http://119.91.205.248:3001/。
2. 项目快速启动
安装依赖
首先,确保你已经安装了 Node.js。然后,在项目根目录下运行以下命令来安装项目依赖:
npm install
启动服务
安装完依赖后,使用以下命令启动服务:
npm start
线上部署
在生产环境中,可以使用 pm2 来部署和启动服务:
pm2 start server.js
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
austin-admin 可以用于快速搭建企业内部的管理系统,例如用户管理、权限管理、消息推送等模块。通过 Amis 的低代码特性,开发者可以快速实现这些功能,减少开发时间和成本。
最佳实践
- 模块化开发:将不同的功能模块化,便于维护和扩展。
- 权限控制:利用 Amis 的权限管理功能,实现细粒度的权限控制。
- 性能优化:在生产环境中使用
pm2进行部署,确保服务的稳定性和性能。
4. 典型生态项目
austin 后端项目
austin-admin 的后端项目可以在 Gitee 和 GitHub 上找到,分别为:
Amis 低代码平台
austin-admin 依赖于 Amis 低代码平台,Amis 是一个由百度开源的低代码前端框架,可以帮助开发者快速构建管理系统。Amis 的官方仓库地址为:
- GitHub: https://github.com/baidu/amis
通过结合 austin-admin 和 austin 后端项目,开发者可以快速搭建一个完整的消息推送平台。
登录后查看全文
热门项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
ruoyi-plus-soybeanRuoYi-Plus-Soybean 是一个现代化的企业级多租户管理系统,它结合了 RuoYi-Vue-Plus 的强大后端功能和 Soybean Admin 的现代化前端特性,为开发者提供了完整的企业管理解决方案。Vue06- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00
热门内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
570
3.85 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
386
458
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++
894
680
暂无简介
Dart
805
198
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
354
211
昇腾LLM分布式训练框架
Python
120
146
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
12
1
🔥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
68
20
🎉 (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
1.37 K
781