minimum-viable-hugo 的安装和配置教程
1. 项目基础介绍和主要编程语言
minimum-viable-hugo 是一个开源项目,旨在提供一个最小可行的 Hugo 主题,以帮助用户快速搭建自己的静态网站。Hugo 是一个用 Go 语言编写的静态网站生成器,它具有快速、灵活和易于使用的特点。minimum-viable-hugo 适用于那些希望快速开始构建网站,而不需要深入定制主题的用户。
本项目主要使用的编程语言是 Go,同时,它还涉及到 HTML、CSS 和 JavaScript 的相关知识,用于网站的前端展示。
2. 项目使用的关键技术和框架
本项目使用的关键技术包括:
- Hugo: Hugo 是一个流行的开源静态网站生成器,它将 Markdown 文件转换成静态 HTML 网站内容。
- Markdown: 用于编写网站内容的轻量级标记语言。
- CSS/HTML: 用于设计和布局网站的样式和结构。
- JavaScript: 用于增加网站的交互性。
项目使用的框架主要是 Hugo 自带的主题框架,本项目是基于 Hugo 的默认主题进行定制的。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤
准备工作
在开始安装和配置 minimum-viable-hugo 之前,请确保您的系统中已安装以下软件:
- Git:用于克隆和更新项目代码。
- Go:Hugo 是用 Go 语言编写的,因此需要安装 Go 语言环境。
- Hugo:静态网站生成器,可以从其官方网站下载安装。
安装步骤
-
克隆项目仓库
打开命令行工具,执行以下命令克隆项目仓库:
git clone https://github.com/Siilikuin/minimum-viable-hugo.git -
设置 Hugo 环境
如果尚未安装 Hugo,请访问 Hugo 官方网站下载适合您操作系统的 Hugo 二进制文件,并按照说明进行安装。
-
安装主题依赖
进入项目目录,安装主题可能需要的任何依赖项。这通常包括 Hugo 的扩展和其他必要的插件。
cd minimum-viable-hugo hugo mod init mysite -
配置网站
在项目目录中,通常会存在一个
config.toml文件,用于配置网站的基本信息,如标题、作者、描述等。根据您的需求修改此文件。 -
创建内容
在
content文件夹中,您可以开始创建和编写您的网站内容。使用 Markdown 格式编写文章和页面。 -
启动 Hugo 服务器
在命令行中,运行以下命令以启动 Hugo 服务器:
hugo server -D-D参数表示启动 Hugo 服务器时包含草稿内容。 -
本地预览
在浏览器中访问
http://localhost:1313,您应该能够看到您的网站本地预览。 -
构建网站
当您满意网站的内容后,可以使用以下命令构建静态网站:
hugo -D构建完成后,静态文件将位于
public文件夹中。 -
部署网站
将
public文件夹中的内容部署到您的服务器或任何静态网站托管服务上,您的网站就可以在线访问了。
以上就是 minimum-viable-hugo 的安装和配置指南,按照以上步骤操作,即便是对技术不太熟悉的用户也可以顺利完成网站的搭建。
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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