FastAdmin 快速入门教程
1. 项目介绍
FastAdmin 是一款基于 ThinkPHP 和 Bootstrap 的极速后台开发框架。它提供了一键生成 CRUD 功能,能够自动生成控制器、模型、视图、JS、语言包、菜单和回收站等代码,极大地提高了后台开发的效率。FastAdmin 遵循 Apache 2.0 开源协议,免费且不限制商业使用,广泛应用于各种企业级项目中。
2. 项目快速启动
2.1 环境要求
- PHP >= 5.6
- MySQL >= 5.5
- Apache 或 Nginx
2.2 安装步骤
-
克隆项目
首先,从 GitHub 克隆 FastAdmin 项目到本地:
git clone https://github.com/karsonzhang/fastadmin.git -
安装依赖
进入项目目录并安装 Composer 依赖:
cd fastadmin composer install -
配置数据库
复制
.env.sample文件并重命名为.env,然后编辑.env文件,配置数据库连接信息:DB_HOST=localhost DB_NAME=fastadmin DB_USER=root DB_PASSWORD=yourpassword -
初始化数据库
运行数据库迁移命令,初始化数据库结构:
php think migrate:run -
启动服务
使用内置的 PHP 服务器启动项目:
php think run访问
http://localhost:8000,即可看到 FastAdmin 的登录页面。
2.3 登录系统
使用默认的管理员账号登录:
- 用户名:
admin - 密码:
123456
3. 应用案例和最佳实践
3.1 企业级后台管理系统
FastAdmin 被广泛应用于企业级后台管理系统的开发。其强大的权限管理系统和一键生成 CRUD 功能,使得开发人员能够快速构建复杂的后台管理系统。
3.2 电商后台系统
FastAdmin 的插件扩展功能和多语言支持,使其成为电商后台系统的理想选择。通过整合第三方支付和短信接口,FastAdmin 能够无缝对接各种电商业务需求。
3.3 知识付费平台
FastAdmin 支持 CMS、博客、知识付费问答等模块,能够快速搭建知识付费平台。通过整合 Xunsearch 全文搜索,用户可以高效地管理和检索内容。
4. 典型生态项目
4.1 ThinkPHP
FastAdmin 基于 ThinkPHP 框架开发,充分利用了 ThinkPHP 的 MVC 架构和强大的 ORM 功能。
4.2 Bootstrap
FastAdmin 使用 Bootstrap 作为前端框架,提供了响应式的用户界面,适用于各种设备。
4.3 AdminLTE
FastAdmin 基于 AdminLTE 进行二次开发,提供了丰富的后台管理界面组件,使得开发人员能够快速构建美观的后台界面。
4.4 第三方插件
FastAdmin 支持多种第三方插件,如阿里云、腾讯云短信接口,七牛云、阿里云 OSS 存储等,极大地扩展了系统的功能。
通过以上步骤,您可以快速上手 FastAdmin,并利用其强大的功能构建高效的后台管理系统。
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