黑客法则中文版安装及使用指南
项目介绍
黑客法则(Hacker Laws)是NUSRLab发起的一个社区项目,旨在整理全球范围内的黑客文化与相关技术知识,以便于开发者、安全研究者以及对网络安全感兴趣的人士学习参考。该项目以开源的形式维护着一系列关于技术行为准则、信息安全等相关主题的文章和资源。
该项目的核心价值在于:
- 整理并翻译了多语言版本的黑客法则。
- 汇集全球范围内的信息安全规范。
- 提供一个开放平台让社区成员贡献和编辑内容。
此文档将指导你如何在本地计算机上搭建黑客法则项目的开发环境,包括安装必要的软件工具,以及运行项目的基本步骤。
项目快速启动
前置要求
确保你的系统中已经安装了以下软件:
注: Yarn相对于npm有着更快的安装速度,在大型项目中更为推荐。
克隆项目到本地
打开终端或命令提示符窗口,执行以下命令来克隆黑客法则的GitHub仓库:
$ git clone https://github.com/nusr/hacker-laws-zh.git
这将在你的电脑上创建一个名为hacker-laws-zh的新目录,其中包含了项目的源文件。
安装项目依赖
进入项目目录,并使用Yarn或npm安装所有必需的依赖包:
$ cd hacker-laws-zh
$ yarn install # 使用Yarn
# 或者
$ npm install # 使用npm
启动项目
一旦依赖安装完成,你可以通过以下命令启动项目:
$ yarn start # 使用Yarn
# 或者
$ npm start # 使用npm
此时,你的项目应该已经在本地服务器上运行起来,通常可以在浏览器中输入http://localhost:8080查看结果。
应用案例和最佳实践
阅读和搜索功能优化
假设你想要增加一项新特性,例如允许用户在网站上进行关键词搜索。首先,你需要理解现有的阅读界面是如何构建的,然后设计API接口来处理搜索请求。在此过程中,遵循良好的编码习惯,如清晰命名变量和函数,编写可复用的组件等。
社区贡献指南更新
为了促进项目的健康发展,应当定期更新社区贡献指南,明确指出项目的目标、价值观和期待中的贡献类型。这样可以吸引更多的外部开发者加入并持续改进代码库。
典型生态项目
GitHub Actions
利用GitHub提供的自动化工具——GitHub Actions,可以设置定时任务自动检测代码质量和安全性,比如每天凌晨两点钟运行一次测试套件。
文档生成器
考虑集成静态站点生成器,如Jekyll或Hugo,这些工具可以从Markdown文件自动生成HTML页面,使更新文档变得更加简单快捷。
通过上述步骤,你现在已经熟悉了如何搭建黑客法则中文版项目,并且能够基于现有框架探索新的功能点和改进方案。继续深入挖掘开源社区的潜力,享受编程带来的乐趣!
本文档依据黑客法则中文版项目撰写的安装及使用指南,希望可以帮助初学者快速入门并投入实战工作。如果有任何疑问或建议,请随时提交issue至项目主页寻求帮助。
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