Akephalos 项目技术文档
1. 安装指南
安装 Akephalos
Akephalos 是一个基于 HtmlUnit 的无头浏览器,用于 Capybara 的集成测试。它可以在 JRuby 和 MRI 上运行,无需系统上安装 JRuby。
要安装 Akephalos,只需在终端中运行以下命令:
gem install akephalos
2. 项目的使用说明
配置 Akephalos
配置 Akephalos 非常简单,只需在代码中引入它,并设置 Capybara 的 JavaScript 驱动器:
require 'akephalos'
Capybara.javascript_driver = :akephalos
基本用法
Akephalos 为 Capybara 提供了一个驱动器,因此使用 Akephalos 与使用 Selenium 或 Rack::Test 没有区别。你可以参考 Capybara 的 DSL 文档来了解完整的用法。Akephalos 不依赖于特定的测试框架,可以与 RSpec、Cucumber 和 Test::Unit 一起使用。
以下是一个使用 RSpec 的示例代码:
describe "Home Page" do
before { visit "/" }
context "searching" do
before do
fill_in "Search", :with => "akephalos"
click_button "Go"
end
it "returns results" { page.should have_css("#results") }
it "includes the search term" { page.should have_content("akephalos") }
end
end
3. 项目API使用文档
配置选项
Akephalos 提供了一些通过 Capybara 的 register_driver API 进行配置的选项。
使用不同的浏览器
HtmlUnit 支持多种浏览器实现,你可以通过 Akephalos 选择你想要使用的浏览器。默认情况下,Akephalos 使用 Firefox 3.6。
Capybara.register_driver :akephalos do |app|
# 可用选项:
# :ie6, :ie7, :ie8, :firefox_3, :firefox_3_6
Capybara::Driver::Akephalos.new(app, :browser => :ie8)
end
忽略 JavaScript 错误
默认情况下,HtmlUnit(和 Akephalos)会在遇到 JavaScript 错误时抛出异常。通常这是可取的,但某些库可能不受 HtmlUnit 支持。如果可能,最好保持默认行为,并使用过滤器(Filters)来模拟有问题的库。如果需要,你可以配置 Akephalos 忽略 JavaScript 错误。
Capybara.register_driver :akephalos do |app|
Capybara::Driver::Akephalos.new(app, :validate_scripts => false)
end
4. 项目安装方式
安装 Akephalos
Akephalos 的安装非常简单,只需在终端中运行以下命令:
gem install akephalos
安装完成后,你可以在项目中引入 Akephalos,并配置 Capybara 的 JavaScript 驱动器。
配置 Akephalos
在项目中配置 Akephalos 的步骤如下:
-
引入 Akephalos:
require 'akephalos' -
设置 Capybara 的 JavaScript 驱动器:
Capybara.javascript_driver = :akephalos
通过以上步骤,你就可以在项目中使用 Akephalos 进行集成测试了。
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
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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