Bolt 项目文档
2024-09-21 03:25:38作者:段琳惟
Bolt 项目文档
1. 项目目录结构及介绍
Bolt 是一个轻量级的 CMS 系统,它使用 PHP 编写,旨在提供一个简单、快速且易于使用的博客平台。Bolt 的目录结构清晰,主要由以下几个部分组成:
app/: 包含 Bolt 的核心应用文件,如控制器、模型、视图等。extensions/: 存放用户自定义的扩展和插件。files/: 用于存储上传的文件和图片。src/: 包含 Bolt 的核心代码,如 Bolt 类库。tests/: 用于存放单元测试和集成测试的文件。vendor/: 包含 Bolt 依赖的第三方库,如 Symfony 组件。web/: 包含前端资源文件,如 CSS、JavaScript、图片等。config/: 包含 Bolt 的配置文件。database/: 包含 Bolt 的数据库文件。index.php: Bolt 的入口文件。
2. 项目的启动文件介绍
Bolt 的启动文件是 index.php,它是整个应用的入口点。这个文件负责初始化 Bolt 环境,加载依赖库,并启动应用。以下是 index.php 文件的主要作用:
- 定义常量:
define()用于定义 Bolt 应用的根目录、缓存目录等常量。 - 加载依赖库:使用
require或require_once语句加载 Bolt 依赖的第三方库,如 Composer 自动加载器。 - 初始化应用:创建 Bolt 类的实例,并设置应用运行所需的参数,如数据库连接、缓存配置等。
- 处理请求:调用 Bolt 类的
run()方法,处理用户请求,并返回响应。
3. 项目的配置文件介绍
Bolt 的配置文件位于 config/ 目录下,主要包括以下几个文件:
config.yml: Bolt 的主配置文件,包含数据库连接、缓存配置、主题设置等。database.yml: 包含数据库连接的详细配置,如数据库类型、主机、用户名、密码等。cache.yml: 包含缓存配置,如缓存类型、缓存目录、缓存有效期等。themes.yml: 包含主题设置,如默认主题、自定义主题等。
Bolt 使用 YAML 格式编写配置文件,它易于阅读和维护。配置文件中的参数可以通过 Bolt\Configuration\ResourceManager 类进行修改和访问。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
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
暂无简介
Dart
672
157
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++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥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
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218