Hector 项目技术文档
1. 安装指南
1.1 环境准备
- 确保系统中已安装 Ruby 环境。
- 安装
RubyGems,用于管理 Ruby 包。
1.2 安装 Hector
使用 RubyGems 安装 Hector:
$ gem install -r hector
1.3 创建服务器
安装完成后,创建一个新的 Hector 服务器:
$ hector setup myserver
该命令会在当前目录下创建一个名为 myserver.hect 的目录,包含服务器配置文件和相关资源。
1.4 设置用户账户
进入服务器目录并设置第一个用户账户:
$ cd myserver.hect
$ hector identity remember sam
Enter password:
1.5 启动服务器
启动 Hector 守护进程:
$ hector daemon
默认情况下,服务器会在 0.0.0.0(所有 IP 地址)上监听端口 6767(未加密)和 6868(加密)。
2. 项目的使用说明
2.1 连接到服务器
使用支持 IRC 协议的客户端连接到 Hector 服务器。默认情况下,服务器监听端口 6767(未加密)和 6868(加密)。
2.2 支持的 IRC 命令
Hector 支持以下 IRC 命令:
USER和PASS:用于向服务器进行身份验证。NICK:设置昵称。JOIN:加入频道。PRIVMSG和NOTICE:向其他用户或频道发送消息。TOPIC:更改或返回频道主题。NAMES:显示频道中的用户列表。WHO:类似于NAMES,但返回更多信息。WHOIS:显示某个昵称的详细信息。PART:离开频道。AWAY:标记或取消标记为离开状态。INVITE:邀请其他用户加入频道。PING:用于测量客户端与服务器之间的连接速度。QUIT:断开与服务器的连接。
2.3 用户管理
Hector 没有内置的管理命令,用户访问权限通过命令行工具进行管理。可以使用以下命令添加或删除用户:
$ hector identity remember <username>
$ hector identity forget <username>
3. 项目API使用文档
3.1 自定义身份验证适配器
Hector 支持通过自定义身份验证适配器连接到现有的身份验证系统。可以在 init.rb 文件中配置适配器:
Hector::Identity.adapter = MyIdentityAdapter.new(...)
MyIdentityAdapter 是一个类,其实例需要响应 authenticate(username, password, &block) 和 normalize(username) 方法。可以参考 lib/hector/yaml_identity_adapter.rb 中的示例。
3.2 配置服务器地址和端口
可以在 init.rb 文件中配置服务器的监听地址和端口:
Hector.server_address = "111.222.333.444"
Hector.port = 9000
Hector.ssl_port = 9001
Hector.ssl_certificate_path = Hector.root.join("config/hector.crt")
Hector.ssl_certificate_key_path = Hector.root.join("config/hector.key")
3.3 使用 em-synchrony
如果需要使用 em-synchrony,可以在 init.rb 中引入:
require "em-synchrony"
Hector 将使用 EventMachine.synchrony 启动 EventMachine 的运行循环。
4. 项目安装方式
4.1 通过 RubyGems 安装
使用以下命令通过 RubyGems 安装 Hector:
$ gem install -r hector
4.2 手动安装
可以从 GitHub 项目页面下载源代码,然后手动安装依赖并运行:
$ git clone https://github.com/sstephenson/hector.git
$ cd hector
$ bundle install
$ rake install
4.3 创建和启动服务器
安装完成后,按照上述步骤创建服务器并启动守护进程。
通过以上文档,您应该能够顺利安装、配置和使用 Hector 项目。如有任何问题,请参考项目 Wiki 或联系项目维护者。
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
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
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
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!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00