DogeHouse 开源项目教程
2024-09-23 08:13:17作者:曹令琨Iris
1. 项目介绍
DogeHouse 是一个开源的语音聊天平台,旨在为用户提供一个简单、快速且有趣的语音交流体验。该项目由 Ben Awad 发起,使用多种技术栈构建,包括 Elixir、React、Node.js 等。DogeHouse 的目标是将语音对话带到一个新的高度,为用户提供一个类似于 Clubhouse 的语音社交平台。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保您的开发环境已经安装了以下工具:
- Node.js (建议版本 14.x 或更高)
- Yarn (包管理工具)
- Docker (可选,用于本地开发环境)
2.2 克隆项目
首先,克隆 DogeHouse 的 GitHub 仓库到本地:
git clone https://github.com/benawad/dogehouse.git
cd dogehouse
2.3 安装依赖
使用 Yarn 安装项目依赖:
yarn install
2.4 启动开发服务器
启动 Elixir API 和 React 前端:
# 启动 Elixir API
cd kousa && mix setup && mix phx.server
# 启动 React 前端
cd ../kibbeh && yarn dev
2.5 访问应用
在浏览器中访问 http://localhost:3000,您将看到 DogeHouse 的登录页面。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 语音聊天室
DogeHouse 的核心功能是语音聊天室。用户可以创建或加入不同的聊天室,与其他用户进行实时语音交流。以下是一些最佳实践:
- 创建聊天室:用户可以通过点击“创建房间”按钮,快速创建一个新的语音聊天室。
- 加入聊天室:用户可以通过搜索或浏览聊天室列表,选择并加入感兴趣的聊天室。
3.2 桌面应用
DogeHouse 还提供了一个基于 Electron 的桌面应用,支持 Windows、Mac 和 Linux 平台。用户可以通过以下方式获取桌面应用:
- GitHub Releases:从 GitHub 的 Releases 页面下载适用于您平台的安装包。
- APT 仓库:对于 Debian 和 Ubuntu 用户,可以通过添加官方 APT 仓库来安装桌面应用。
4. 典型生态项目
4.1 kousa (Elixir API)
kousa 是 DogeHouse 的后端 API,使用 Elixir 语言编写。它负责处理用户认证、聊天室管理、语音流处理等核心功能。
4.2 kibbeh (Next.js 前端)
kibbeh 是 DogeHouse 的前端项目,使用 Next.js 框架构建。它负责用户界面的渲染和交互逻辑。
4.3 baklava (Electron 桌面应用)
baklava 是 DogeHouse 的桌面应用项目,使用 Electron 框架构建。它为用户提供了一个跨平台的桌面客户端,增强了用户体验。
通过以上模块的介绍和快速启动指南,您应该能够顺利开始使用和开发 DogeHouse 项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 LabVIEW串口通信开发全攻略:从入门到精通的完整解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
暂无简介
Dart
644
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
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++
654
282
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
249
317
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
9
1
🎉 (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
1.13 K
631
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
101
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
134
873