Shapado 项目启动与配置教程
2025-05-19 11:51:43作者:秋泉律Samson
1. 项目的目录结构及介绍
Shapado 是一个开源的问答软件,采用 Ruby 语言编写,基于 Rails、Mongomapper 和 MongoDB。项目的目录结构如下:
app/:包含应用的核心代码,如模型、控制器、视图等。autotest/:自动化测试相关的文件。config/:应用的配置文件,包括路由、数据库、环境等配置。data/:可能包含默认数据或种子数据。db/:数据库迁移脚本和模型定义。doc/:项目文档。lib/:应用中使用的库和模块。public/:公开的静态文件,如 CSS、JavaScript、图片等。script/:脚本文件,如启动脚本等。spec/:BDD 风格的测试文件。test/:测试代码。tmp/:临时文件存储。vendor/:外部依赖和插件。.gitignore:Git 忽略文件列表。.gitmodules:子模块配置。.mailmap:邮件地址映射。.rspec:RSpec 配置文件。AUTHORS:项目贡献者列表。COPYING:项目许可证信息。Gemfile:项目依赖的 Ruby 库。Gemfile.lock:锁定的 Ruby 库版本。INSTALL_ON_PRODUCTION:生产环境部署说明。README:项目说明文件。Rakefile:Rake 任务定义。Shapado.prj:可能是项目文件。Shapado.ubuntu.fra.pui:可能是特定环境的配置文件。UPGRADE:升级指南。VERSION:项目版本文件。config.ru: Rack 配置文件。magent.init.rb:可能是初始化脚本。old_show.html.haml:可能是旧版本的 HTML 模板。xapit.ru:可能是另一个 Rack 应用。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动主要通过以下文件进行:
config.ru:Rack 应用配置文件,用于指定应用的运行环境和服务器。script/server:启动 Rails 服务器脚本。
在开发环境中,通常使用以下命令启动应用:
rails server -e development
这会启动一个内嵌的服务器,默认监听在 http://localhost:3000。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置主要通过以下几个文件进行:
config/application.rb:应用的主配置文件,包括应用名称、环境设置等。config/database.yml:数据库配置文件,包含不同环境中数据库的连接信息。config/shapado.yml:项目特定配置,可能包含邮件服务、第三方服务API密钥等。config/mongoid.yml:MongoMapper 配置文件,用于配置 MongoDB 连接。config/auth_providers.yml:认证提供者的配置文件,可能包含社交登录的配置。
在开始配置之前,需要复制示例配置文件到实际的配置文件:
cp config/shapado.sample.yml config/shapado.yml
cp config/mongoid.sample.yml config/mongoid.yml
cp config/auth_providers.sample.yml config/auth_providers.yml
接下来,根据实际情况编辑这些配置文件。
注意:在部署到生产环境时,还可能需要配置 config/environments/production.rb 文件,以及其他生产环境特有的配置。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660