Grav 开源项目快速入门指南
1. 项目目录结构及介绍
Grav 是一个基于 PHP 的现代、轻量级且强大的静态站点生成器,采用flat-file结构。以下是其典型目录结构及其简介:
-
bin: 包含了Grav的命令行工具,如用于管理插件和主题的GPM(Grav Package Manager)脚本。
-
cache: 存储缓存文件,包括页面渲染结果和其他可能的系统缓存。
-
config: 配置文件的核心区域,其中包含了全局设置、路由配置等
.yaml文件。 -
css: 存放自定义CSS样式表。
-
images: 用户可以存放网站用到的各种图片。
-
js: 存放JavaScript文件,增强前端交互。
-
logs: 系统日志存储位置,帮助追踪错误和性能监控。
-
plugins: Grav的扩展插件所在目录,每个插件都有自己的子目录。
-
themes: 主题文件夹,这里放置定义网站外观和布局的主题文件。
-
pages: 最核心的部分,所有的页面内容以Markdown或HTML形式存储在此,无需数据库即可构建网站。
-
vendor: Composer依赖管理工具自动下载的所有第三方库和框架的地方。
2. 项目的启动文件介绍
Grav的主要启动逻辑并非通过单一的“启动文件”执行,而是一系列PHP类的自动加载和初始化过程。然而,在bin目录下有两个关键脚本值得注意:
-
grav: 这是Grav的主命令行接口入口点。通过这个脚本,你可以执行多种管理任务,比如安装插件、升级系统等。 -
webserver-configs: 提供了一些示例配置文件,用于快速配置Apache或Nginx等Web服务器来服务Grav站点。
在Web服务环境中,Grav的启动实际上是由Web服务器(如Apache或Nginx)通过指向公共目录下的默认入口文件完成的,这个过程是透明的,并不涉及直接操作的特定“启动文件”。
3. 项目的配置文件介绍
Grav的配置主要位于config目录中,主要文件包括:
-
system.yaml: 核心系统设置,涵盖全局范围内的配置,如日期时间格式、语言设置、错误处理选项等。
-
site.yaml: 网站级别的配置,包括站点的元数据、SEO设置、默认语言等。
-
plugins/*.yaml: 每个插件可能会有自己的配置文件,定义插件的行为和选项。
-
themes/*.yaml: 同样,激活的主题也会有对应的配置文件,控制主题的表现和功能。
配置文件以YAML格式编写,这意味着它们易于阅读和编辑,遵循严格的层次结构,使开发者能够轻松定制Grav的行为和外观。
以上是对Grav项目的基本结构、启动机制以及配置文件的一个概述,理解这些是开始使用Grav进行网页开发的前提。通过深入各个目录和文件,你可以更具体地掌握如何管理和构建你的Grav站点。
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