Apache社区开发网站源码介绍与使用指南
1. 项目介绍
Apache Comdev-site 是Apache软件基金会的社区发展网站的源码仓库。此项目服务于提供关于如何在ASF(Apache Software Foundation)内工作的指导,包括开源项目管理、社区引导和发展等方面的资源。网站包含了丰富的文档、学习路径、以及各种工具介绍,旨在帮助开发者更好地参与和贡献于Apache项目。所有内容均遵循Apache许可证2.0版本。
2. 项目快速启动
要开始本地开发或贡献于Apache Comdev-site项目,您需遵循以下步骤:
安装必要工具
确保您已安装Git、Hugo(一个静态站点生成器)及Node.js环境,后者用于处理Pagefind,即网站的搜索功能。
克隆项目
通过终端运行以下命令来克隆项目到您的本地机器:
git clone https://github.com/apache/comdev-site.git
cd comdev-site
运行本地服务器
安装依赖并启动Hugo服务器以预览网站:
npm install
hugo server -D
使用-D参数是为了包含草稿页面,便于开发时查看。访问localhost:1313,即可看到网站的实时预览。
集成Pagefind搜索索引
为了使搜索功能生效,还需执行:
npx -y pagefind --site public/
在开发过程中,可能需要持续更新这个索引。
3. 应用案例和最佳实践
该项目本身便是一个使用Hugo构建的开源项目示例。最佳实践包括利用Hugo的主题系统和其强大的模板语言来结构化内容,以及将文档维护与项目源码同步,确保任何改进和更新都易于管理且及时发布。对于希望创建或维护技术文档的开源项目,Apache Comdev-site展示了如何组织内容,如教程、FAQ和社区指南,来促进用户和贡献者的积极参与。
4. 典型生态项目
Apache软件基金会拥有一系列广泛的项目,而Comdev-site虽然不直接关联特定的软件技术,但它支持整个ASF的项目生态系统。这些项目涵盖了从大数据处理(如Apache Hadoop)、Web框架(如Apache Struts),到云计算解决方案(如Apache CloudStack)等多个领域。Comdev-site作为基础设施的一部分,为这些生态中的项目提供了社区发展的最佳实践和资源,间接促进了整个Apache项目的繁荣。
以上是Apache Comdev-site项目的简要介绍与快速入门指南,以及它在Apache生态中扮演的角色概览。通过参与到这样的项目中,不仅可以学习到开源项目的管理和文档编制的最佳实践,也能更深入地理解开源文化。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C036
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
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