探索未来云存储的曙光:Aurora Files
2024-05-29 14:34:28作者:傅爽业Veleda
项目简介
Aurora Files 是一款强大的开源文件存储平台,让你能够在自己的硬件上搭建属于你的私有云存储服务,完全由你自己掌控规则。通过Web浏览器或专为Windows、iOS和Android设计的原生客户端,你可以轻松访问存储在其中的文件。此外,该系统还支持使用第三方WebDAV客户端进行访问。

技术剖析
Aurora Files的核心亮点在于其内置的高级加密模块,它提供了基于AES-256的浏览器端加密技术。文件内容在传输到服务器时始终以加密形式存在,密钥不会被发送至服务器,即使服务器数据被盗,没有密钥的情况下,也无法解密加密文件,确保了数据安全。
应用场景
- 企业内部协作:创建一个私有的文件分享空间,让团队成员可以安全地共享、编辑和存储文件。
- 个人数据备份:作为个人数据的保险箱,保护你的照片、文档和其他重要资料免受未经授权的访问。
- 重要信息管理:对于法律、医疗等行业的重要信息,Aurora Files的加密功能提供了一种安全的存储解决方案。
项目特点
- 全面的加密:采用AES-256的浏览器端加密,保证即使数据被窃取,也无法解开加密文件。
- 多平台支持:提供Web界面以及Windows、iOS、Android的原生应用,方便多设备间的数据同步与访问。
- 开放源代码:遵循AGPLv3许可协议,允许用户自定义修改并参与到项目的发展中。
- 易于安装:简单的安装步骤,兼容Git、Composer和NPM,只需几步即可启动你的云存储服务。
- 灵活配置:可根据需求调整主题,并可设置自动从HTTP重定向到HTTPS,保障传输安全。
要体验Aurora Files的魅力,请访问其在线演示,并按照上述安装说明,开始构建你的专属云存储世界!
开始你的旅程
为了开始你的Aurora Files之旅,确保你拥有必要的开发工具(Git、Composer、Node.js+NPM),然后按照提供的安装指南逐步操作。Aurora Files等待着你的探索,让我们一起塑造更安全、更个性化的云存储未来!
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
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
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 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
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
312
2.73 K
deepin linux kernel
C
24
7
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++
639
244
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
470
Ascend Extension for PyTorch
Python
151
178
暂无简介
Dart
605
135
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
236
84
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
364
3.01 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
237
310