Madrox 项目技术文档
2024-12-20 16:43:58作者:姚月梅Lane
1. 安装指南
环境要求
- 操作系统:支持Linux、macOS、Windows
- Ruby版本:2.0及以上
- Git版本:2.0及以上
安装步骤
- 确保系统已安装Ruby和Git。
- 使用gem安装Madrox:
gem install madrox
2. 项目的使用说明
初始化项目
首先,创建一个Git仓库并进行初始化:
$ cd madrox-sample
$ git init
$ touch README
$ git add README
$ git commit -m "initial"
发布推文
使用madrox命令发布推文:
$ madrox rick --email=rick@whatever.com --msg="Hi"
@rick: Hi
8578cec211388123e071eccb1fda2024a44ac4c5
合并时间线
创建一个新的分支并合并多个用户的时间线:
$ git checkout -b timeline
$ git merge rick
$ git merge bob
查看时间线
查看合并后的时间线:
$ madrox timeline
@rick: @bob: nada
@bob: @rick: sup?
@rick: Hi
3. 项目API使用文档
Ruby API
Madrox的Ruby API主要围绕两个对象:Madrox::Repo和Madrox::Timeline。
Madrox::Repo
Madrox::Repo用于跟踪Git仓库,并创建Timeline实例:
repo = Madrox::Repo.new "/path/to/repo"
timeline = repo.timeline('rick', 'rick@email.com')
Madrox::Timeline
Madrox::Timeline代表Git仓库的一个分支,允许发布新消息:
timeline.post("Eating a sandwich.")
获取消息
从时间线中获取消息:
msg = rick.messages.first
msg.sha # => 21f1ca7995b46a1008c402c92c4aa074806f92c4
msg.message # => "Eating a sandwich."
msg.committer # => #<Grit::Actor "rick ...">
msg.committed_date # => Sat Nov 6 11:48:02 -0700 2010
添加为收藏
将消息添加为收藏:
sha = mine.fave(msg)
commit = mine.grit.commit(sha)
commit.sha # => b1dfaf30dff279b953abc8b985bb41e247a0e50c
commit.message # => "Eating a sandwich."
commit.committer # => #<Grit::Actor "me ...">
commit.committed_date # => Sat Nov 6 12:48:02 -0700 2010
commit.author # => #<Grit::Actor "rick ...">
commit.authored_date # => Sat Nov 6 11:48:02 -0700 2010
转发消息
转发消息并添加评论:
sha = mine.retweet(msg, "TMI, bro!")
commit = mine.grit.commit(sha)
commit.sha # => 06836ee40595bf06fde3eb276a08b10ac7733a74
commit.message # => "TMI, bro! RT @rick Eating a sandwich."
4. 项目安装方式
使用gem安装
gem install madrox
手动安装
- 克隆项目仓库:
git clone https://github.com/your-repo/madrox.git - 进入项目目录并安装依赖:
cd madrox bundle install
通过以上步骤,您可以顺利安装并使用Madrox项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
369
3.13 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
162
182
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
252
90
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
475
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
125
853
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
313
🎉 (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
1.09 K
617
暂无简介
Dart
613
138
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++
644
255