Redmine Drawio 插件安装与使用教程
2024-09-15 02:38:23作者:幸俭卉
1. 项目目录结构及介绍
Redmine Drawio 插件的目录结构如下:
redmine_drawio/
├── app/
│ └── views/
├── assets/
├── config/
├── lib/
├── spec/
├── test/
├── .gitignore
├── CHANGELOG.md
├── LICENSE
├── README.md
├── after_init.rb
├── embed2js.patch
├── init.rb
目录介绍
- app/views/: 包含插件的视图文件,用于定义插件的前端展示。
- assets/: 存放插件所需的静态资源文件,如CSS、JavaScript等。
- config/: 包含插件的配置文件,用于定义插件的行为和设置。
- lib/: 存放插件的核心逻辑代码。
- spec/: 包含插件的测试文件,用于确保插件的正确性和稳定性。
- test/: 包含插件的测试文件,用于确保插件的正确性和稳定性。
- .gitignore: 定义了Git版本控制系统忽略的文件和目录。
- CHANGELOG.md: 记录了插件的版本更新历史和变更内容。
- LICENSE: 插件的许可证文件,定义了插件的使用权限和限制。
- README.md: 插件的说明文档,包含了插件的基本介绍、安装方法和使用指南。
- after_init.rb: 插件的初始化文件,用于在Redmine启动时加载插件。
- embed2js.patch: 用于修复draw.io编辑器的一个补丁文件。
- init.rb: 插件的初始化文件,用于在Redmine启动时加载插件。
2. 项目的启动文件介绍
Redmine Drawio 插件的启动文件主要是 init.rb 和 after_init.rb。
init.rb
init.rb 是插件的入口文件,Redmine在启动时会自动加载该文件。该文件主要负责以下任务:
- 注册插件的基本信息,如名称、版本号等。
- 加载插件所需的依赖库和模块。
- 初始化插件的配置和设置。
after_init.rb
after_init.rb 是插件的另一个初始化文件,通常用于在Redmine启动后执行一些额外的初始化任务。该文件主要负责以下任务:
- 执行一些需要在Redmine启动后才能进行的初始化操作。
- 加载插件的额外配置和设置。
3. 项目的配置文件介绍
Redmine Drawio 插件的配置文件主要位于 config/ 目录下。
config/ 目录
config/ 目录下包含插件的配置文件,用于定义插件的行为和设置。主要的配置文件包括:
- settings.yml: 插件的全局配置文件,定义了插件的默认设置和选项。
- routes.rb: 定义了插件的路由规则,用于处理插件的URL请求。
- locales/: 包含插件的多语言支持文件,用于定义插件的本地化文本。
配置项介绍
- Drawio server url: 定义了draw.io编辑器的URL地址,默认为
//embed.diagrams.net。 - Enable SVG diagrams: 是否启用SVG格式的图表,启用后可以渲染SVG图表,但可能存在XSS安全风险。
- Mathematical symbol support: 是否启用数学符号支持,启用后可以在SVG图表中渲染数学符号。
通过这些配置文件,管理员可以根据实际需求调整插件的行为和功能。
以上是 Redmine Drawio 插件的安装与使用教程,希望对你有所帮助。
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
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
🔥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
3.88 K
暂无简介
Dart
671
156
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
260
322
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++
661
311
🎉 (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
1.2 K
654
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1