ngx-fancyindex 项目教程
1. 项目介绍
ngx-fancyindex 是一个为 Nginx 服务器设计的模块,用于生成带有样式的目录索引。它扩展了 Nginx 内置的 autoindex 模块,提供了更多的自定义选项,如自定义头部和尾部、添加自定义 CSS 样式规则、排序选项等。通过 ngx-fancyindex,用户可以轻松地为文件目录生成美观且功能丰富的索引页面。
2. 项目快速启动
2.1 安装依赖
首先,确保你已经安装了 Nginx。如果你使用的是 CentOS、RHEL 或 Fedora Linux,可以通过以下命令安装 ngx-fancyindex 模块:
yum -y install https://extras.getpagespeed.com/release-latest.rpm
yum -y install nginx-module-fancyindex
如果你使用的是 macOS,可以通过 MacPorts 安装:
sudo port install nginx
2.2 配置 Nginx
在 Nginx 配置文件中加载 ngx-fancyindex 模块,并启用它。编辑 /etc/nginx/nginx.conf 文件,添加以下内容:
load_module "modules/ngx_http_fancyindex_module.so";
server {
listen 80;
server_name yourdomain.com;
location / {
root /path/to/your/files;
fancyindex on;
fancyindex_exact_size off;
fancyindex_header "/path/to/custom_header.html";
fancyindex_footer "/path/to/custom_footer.html";
}
}
2.3 启动 Nginx
保存配置文件后,重启 Nginx 服务以应用更改:
sudo systemctl restart nginx
现在,访问 http://yourdomain.com,你应该能看到带有样式的目录索引页面。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 自定义头部和尾部
通过 fancyindex_header 和 fancyindex_footer 指令,你可以自定义目录索引页面的头部和尾部。例如,你可以在头部添加一个搜索框,或者在尾部添加版权信息。
fancyindex_header "/path/to/custom_header.html";
fancyindex_footer "/path/to/custom_footer.html";
3.2 使用自定义 CSS
通过 fancyindex_css_href 指令,你可以引入自定义的 CSS 文件,以进一步美化目录索引页面。
fancyindex_css_href "/path/to/custom.css";
3.3 排序选项
ngx-fancyindex 提供了多种排序选项,如按名称、大小、修改时间等排序。你可以通过 fancyindex_default_sort 指令设置默认排序方式。
fancyindex_default_sort name_desc;
4. 典型生态项目
4.1 Nginx
ngx-fancyindex 是 Nginx 的一个扩展模块,因此它与 Nginx 紧密集成。Nginx 是一个高性能的 Web 服务器,广泛用于反向代理、负载均衡和 HTTP 缓存等场景。
4.2 ngx_http_addition_module
ngx-http_addition_module 是 Nginx 的另一个模块,用于在响应前后添加内容。ngx-fancyindex 依赖于这个模块来实现自定义头部和尾部的功能。
4.3 Nginx 主题项目
有许多开源项目专门为 ngx-fancyindex 设计了主题,如 TheInsomniac、Naereen、fraoustin 和 alehaa 等。这些主题提供了丰富的样式和功能,可以进一步增强目录索引页面的用户体验。
通过以上步骤,你可以轻松地使用 ngx-fancyindex 模块为 Nginx 服务器生成美观且功能丰富的目录索引页面。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
yuanrongopenYuanrong runtime:openYuanrong 多语言运行时提供函数分布式编程,支持 Python、Java、C++ 语言,实现类单机编程高性能分布式运行。Go051
pc-uishopTNT开源商城系统使用java语言开发,基于SpringBoot架构体系构建的一套b2b2c商城,商城是满足集平台自营和多商户入驻于一体的多商户运营服务系统。包含PC 端、手机端(H5\APP\小程序),系统架构以及实现案例中应满足和未来可能出现的业务系统进行对接。Vue00
ebook-to-mindmapepub、pdf 拆书 AI 总结TSX01