JeeSite 开源项目安装与配置指南
2025-04-18 20:09:12作者:俞予舒Fleming
项目基础介绍
JeeSite 是一个基于 Java 的快速开发平台,它不仅是一个后台开发框架,更是一个企业级快速开发解决方案。JeeSite 的后端基于经典的 Spring Boot、Shiro、MyBatis 组合,前端则采用了分离版的 Vue3、Vite、Ant Design Vue、TypeScript 等先进技术栈,或是 Beetl、Bootstrap、AdminLTE 等经典开发模式。该项目提供了在线数据源管理、数据表建模、代码生成等功能,非常适合快速构建业务模块代码工程。
主要编程语言
- 后端:Java
- 前端:JavaScript (TypeScript)、Vue.js
项目使用的关键技术和框架
- 后端框架:Spring Boot、Shiro、MyBatis
- 前端框架:Vue3、Vite、Ant Design Vue
- 前端构建工具:Vite
- 代码质量工具:ESLint、Prettier、Stylelint
准备工作
在开始安装 JeeSite 项目之前,请确保您的开发环境中已经安装以下软件:
- JDK 1.8 或更高版本
- Node.js 18+
- Git
- Visual Studio Code 或其他代码编辑器
安装步骤
步骤 1:克隆项目
首先,您需要从 GitHub 上克隆项目到本地开发环境:
git clone https://github.com/thinkgem/jeesite.git
cd jeesite
步骤 2:安装依赖
接着,在项目根目录下,使用 Pnpm 安装项目依赖:
pnpm install
步骤 3:运行开发环境
安装完依赖后,可以通过以下命令启动开发环境:
pnpm dev
启动后,开发环境将加载文件较多,可能会需要一些时间来初始化。
步骤 4:编译打包
在开发完成后,您需要编译打包项目以便在生产环境中使用:
pnpm build
打包完成后,会在根目录生成 dist 文件夹,其中包含了部署所需的静态文件。
步骤 5:配置后端服务
为了使前端与后端服务对接,您需要在 .env.development 文件中配置后端接口的代理设置:
VITE_PROXY = [["/api", "http://127.0.0.1:8080/api", true]]
这里的 /api 是前端请求的路径,http://127.0.0.1:8080/api 是后端服务的实际地址,true 表示保持 Host 头。
步骤 6:启动后端服务
最后,启动您的后端服务,确保它与前端配置的代理设置相对应。
以上步骤完成了 JeeSite 的基本安装和配置。您现在可以开始进行二次开发或自定义配置以满足您的项目需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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-1.5暂无简介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
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
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
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++
647
263
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
270
93
暂无简介
Dart
623
140
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
378
3.33 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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