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。
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
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00