Wikia 开源项目教程
2025-05-22 02:30:33作者:董宙帆
1. 项目介绍
Wikia/app 是 FANDOM 的自定义 MediaWiki 1.19 安装版本,包括了一些扩展。该项目是基于 MediaWiki,这是一个免费且开源的wiki软件,允许用户创建、编辑和链接任意数量的文档。本项目主要面向 FANDOM 的内部使用,因此并不保证适用于外部环境,也不提供外部使用支持。MediaWiki 本身遵循 GNU 通用公共许可证,允许用户自由地重新分配和修改。
2. 项目快速启动
为了快速启动你的 MediaWiki 项目,你需要遵循以下步骤:
首先,确保你的服务器满足以下要求:
- PHP 5.5 或更高版本
- MySQL 5.5 或更高版本
- Apache 或 Nginx 作为 web 服务器
以下是将项目部署到服务器的步骤:
# 克隆仓库
git clone https://github.com/Wikia/app.git your-wikia-app
# 进入项目目录
cd your-wikia-app
# 安装依赖
composer install
# 配置 LocalSettings.php 文件,该文件位于项目根目录
# 你需要设置数据库连接信息以及其他必要配置
# 运行以下命令以创建数据库和表结构
php maintenance/install.php --dbtype mysql --dbuser "your_db_user" --dbpass "your_db_password" --dbname "your_db_name" --dbserver "localhost" "YourWiki" "YourAdminName" "YourAdminPassword" "YourAdminEmail"
# 现在可以通过浏览器访问你的 MediaWiki 安装
确保在执行上述步骤时替换 your_db_user, your_db_password, your_db_name, YourWiki, YourAdminName, YourAdminPassword 和 YourAdminEmail 为你的实际数据库用户名、密码、数据库名、维基名称、管理员名称、管理员密码和管理员电子邮件。
3. 应用案例和最佳实践
- 版本控制: 使用 Git 进行版本控制,确保所有的更改都有详细的提交记录。
- 代码审查: 在合并任何代码前进行代码审查,以保证代码质量。
- 自动化测试: 使用适当的工具进行自动化测试,以确保代码的稳定性和可靠性。
- 文档: 维护详细的文档,帮助其他开发者了解如何使用和贡献项目。
4. 典型生态项目
MediaWiki 生态系统中存在许多扩展和皮肤项目,它们可以增强 MediaWiki 的功能:
- VisualEditor: 一个可视化编辑器,使得编辑wiki内容更加直观。
- Scoreboard: 用于显示贡献者排行榜的扩展。
- Echo: 一个通知系统,允许用户接收重要更新的通知。
- Vector: 一个现代的 MediaWiki 皮肤,提供更好的用户界面和用户体验。
以上就是 Wikia/app 项目的最佳实践和快速启动指南。遵循这些步骤,你将能够成功部署和运行你的 MediaWiki 实例。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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
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++
660
308
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
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
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (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
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878