Firebase Extensions 使用教程
1. 项目介绍
Firebase Extensions 是 Firebase 官方提供的扩展库,旨在帮助开发者快速实现常见的功能需求,而无需从头编写代码。这些扩展由 Firebase 团队创建和测试,确保其可靠性和安全性。通过安装和配置这些扩展,开发者可以节省大量时间,专注于应用的核心功能。
Firebase Extensions 提供了多种功能,包括但不限于:
- 数据备份和导出
- 用户数据管理
- 邮件发送
- URL 缩短
- 文本翻译
- 图像处理
2. 项目快速启动
2.1 安装 Firebase CLI
首先,确保你已经安装了 Firebase CLI。如果没有安装,可以通过以下命令进行安装:
npm install -g firebase-tools
2.2 初始化 Firebase 项目
在项目目录中,运行以下命令初始化 Firebase 项目:
firebase init
按照提示选择你需要的 Firebase 服务,并完成项目初始化。
2.3 安装 Firebase Extensions
假设你想安装 firestore-send-email 扩展,可以通过以下命令进行安装:
firebase ext:install firestore-send-email
按照提示完成扩展的配置,包括 API 密钥、邮件服务配置等。
2.4 部署扩展
完成配置后,使用以下命令将扩展部署到你的 Firebase 项目中:
firebase deploy --only extensions
3. 应用案例和最佳实践
3.1 数据备份
使用 firestore-bigquery-export 扩展,可以将 Firestore 数据定期备份到 Google BigQuery,以便进行更复杂的数据分析。
3.2 用户管理
使用 delete-user-data 扩展,可以在用户删除账户时自动删除其相关数据,确保数据隐私和合规性。
3.3 邮件发送
使用 firestore-send-email 扩展,可以通过 Firestore 触发器自动发送邮件,例如用户注册确认邮件、密码重置邮件等。
4. 典型生态项目
4.1 Firebase Authentication
Firebase Authentication 是 Firebase 提供的用户认证服务,支持多种认证方式,如邮箱密码、Google 登录、Facebook 登录等。结合 Firebase Extensions,可以轻松实现用户注册、登录、密码重置等功能。
4.2 Firebase Firestore
Firebase Firestore 是一个灵活、可扩展的 NoSQL 数据库,支持实时数据同步。通过 Firebase Extensions,可以实现数据的自动备份、导出、以及基于数据的自动化任务。
4.3 Firebase Cloud Functions
Firebase Cloud Functions 允许你在 Firebase 环境中运行后端代码,响应各种事件。结合 Firebase Extensions,可以进一步简化代码编写,快速实现复杂功能。
通过以上步骤,你可以快速上手 Firebase Extensions,并利用其强大的功能提升开发效率。
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