Node-Radius 安装与配置指南
1. 项目基础介绍
Node-Radius 是一个基于 Node.js 编写的 RADIUS 协议的编码/解码库。它允许用户轻松地解码接收到的数据包,编码要发送的数据包,以及准备对接收到的数据包的响应。Node-Radius 支持 RADIUS 身份验证和 RADIUS 计费数据包。
2. 项目使用的关键技术和框架
- Node.js: 项目使用 Node.js 作为其运行环境,Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境,可以让开发者使用 JavaScript 来编写服务器端的程序。
- RADIUS 协议: RADIUS(Remote Authentication Dial In User Service)是一个认证和授权协议,广泛应用于网络接入控制。
3. 项目安装和配置
准备工作
在开始安装 Node-Radius 之前,请确保您的系统中已经安装了以下环境:
- Node.js: Node.js v0.8.0 或更高版本。
- npm: Node.js 的包管理工具。
您可以通过以下命令检查 Node.js 和 npm 的版本:
node -v
npm -v
如果您的系统中没有安装 Node.js 和 npm,或者版本低于要求,请先从 Node.js 官网 下载并安装最新版本。
安装步骤
-
克隆项目仓库
首先,您需要从 GitHub 克隆 Node-Radius 项目的仓库到本地。打开终端或命令提示符,然后执行以下命令:
git clone https://github.com/retailnext/node-radius.git -
安装依赖
克隆完成之后,进入项目目录,使用 npm 安装项目所需的依赖:
cd node-radius npm install -
运行示例程序
为了验证安装是否成功,您可以运行项目提供的示例程序。在项目目录中,有一个
examples文件夹,您可以进入该文件夹并运行示例服务器:cd examples node auth_server.js如果没有错误信息输出,并且服务器运行正常,那么就表示 Node-Radius 已经成功安装。
配置指南
Node-Radius 的配置主要涉及设置共享密钥和一些 RADIUS 参数。以下是基本配置的步骤:
-
设置共享密钥
在编码或解码 RADIUS 数据包时,您需要提供一个共享密钥。这个密钥应该与 RADIUS 服务器和客户端协商一致。在示例代码中,您可以找到类似这样的代码:
var secret = "shared_secret";您需要将
"shared_secret"替换为您自己的共享密钥。 -
修改示例程序
如果您想要自定义示例程序,可以编辑
examples/auth_server.js文件,修改服务器监听的端口、共享密钥等配置。
以上就是 Node-Radius 的基础安装和配置指南。如果您在安装或配置过程中遇到任何问题,请参考项目的官方文档或向项目维护者寻求帮助。
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-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00