Flask-Admin-Dashboard 项目教程
1. 项目介绍
Flask-Admin-Dashboard 是一个基于 Flask 框架和 AdminLTE 模板的开源项目,旨在提供一个用户友好的管理界面。该项目结合了 Flask-Admin 和 Flask-Security,为用户提供了一个功能丰富的仪表盘,支持用户注册、登录、角色管理等功能。通过使用 AdminLTE 模板,项目提供了现代化的 UI 设计和多种皮肤和布局选项。
2. 项目快速启动
2.1 克隆项目
首先,克隆 Flask-Admin-Dashboard 项目到本地:
git clone https://github.com/jonalxh/Flask-Admin-Dashboard.git
cd Flask-Admin-Dashboard
2.2 创建虚拟环境
建议使用虚拟环境来安装项目的依赖:
virtualenv venv
source venv/bin/activate
2.3 安装依赖
安装项目所需的依赖包:
pip install -r requirements.txt
2.4 运行应用
赋予 app.py 文件执行权限并运行应用:
chmod +x app.py
./app.py
2.5 访问应用
打开浏览器,访问 http://localhost:5000/admin,使用默认用户登录或注册新用户。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 用户管理
Flask-Admin-Dashboard 提供了用户注册和登录功能,支持普通用户和管理员用户。管理员用户可以管理其他用户的角色和权限,确保系统的安全性。
3.2 角色管理
通过角色管理功能,管理员可以为不同用户分配不同的角色,如管理员、编辑、普通用户等。每个角色可以有不同的权限,确保系统的灵活性和安全性。
3.3 表单和编辑
项目支持在模态窗口中创建表单,并默认启用内联编辑功能。这使得用户可以方便地进行数据录入和编辑操作。
4. 典型生态项目
4.1 Flask-Admin
Flask-Admin 是一个用于在 Flask 应用中快速构建管理界面的扩展。它提供了 CRUD 操作的视图类,可以轻松地与数据库模型集成。
4.2 Flask-Security
Flask-Security 是一个用于处理用户认证和授权的扩展。它提供了用户注册、登录、角色管理等功能,与 Flask-Admin 结合使用可以构建一个功能完善的管理系统。
4.3 AdminLTE
AdminLTE 是一个基于 Bootstrap 的开源管理模板,提供了丰富的 UI 组件和布局选项。Flask-Admin-Dashboard 使用了 AdminLTE 模板,为用户提供了现代化的界面设计。
通过以上模块的介绍和快速启动指南,您可以快速上手并使用 Flask-Admin-Dashboard 项目,构建一个功能强大的管理界面。
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