《Reminders 项目安装与配置指南》
2025-04-22 01:24:33作者:龚格成
1. 项目基础介绍
Reminders 是一个开源项目,旨在帮助用户管理日常提醒事项。该项目提供了一种简单有效的方式来跟踪和提醒即将到来的任务或事件。本项目主要使用 JavaScript 编程语言。
2. 项目使用的关键技术和框架
该项目主要使用了以下技术和框架:
- Node.js:服务端运行环境,用于执行JavaScript代码。
- Express:基于Node.js的Web应用框架,用于快速构建单页、多页或混合Web应用程序。
- MongoDB:一个基于文档的NoSQL数据库,用于存储提醒数据。
- Mongoose:MongoDB的对象模型工具,用于在Node.js环境下操作MongoDB数据库。
3. 项目安装和配置的准备工作
在开始安装之前,请确保您的计算机上已安装以下软件:
- Node.js:建议使用LTS版本,确保系统稳定。
- MongoDB:数据库用于存储提醒数据。
- Git:用于克隆和更新项目代码。
详细安装步骤
-
克隆项目到本地
打开终端(或命令提示符),使用以下命令克隆项目:
git clone https://github.com/remindersdevs/Reminders.git -
安装依赖
进入项目目录:
cd Reminders安装项目依赖:
npm install -
配置数据库
在项目根目录下,创建一个名为
.env的文件,并添加以下内容(替换<your_mongodb_connection_string>为您的MongoDB连接字符串):MONGODB_URI=mongodb+srv://<your_mongodb_connection_string> -
启动项目
使用以下命令启动项目:
npm start如果一切设置正确,项目应该会启动并且可以在浏览器中通过
http://localhost:3000访问。
通过上述步骤,您应该能够成功安装并配置Reminders项目。如果您遇到任何问题,请检查您的环境配置是否正确,或查看项目的README文件和文档以获取更多帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。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
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
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.74 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
177
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
404
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
355
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++
886
596
暂无简介
Dart
770
191
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
114
140
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
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247