Go-Admin-UI 项目教程
1. 项目介绍
Go-Admin-UI 是一个基于 Gin + Vue + Element UI & Arco Design & Ant Design 的前后端分离权限管理系统的前端模块。该项目提供了丰富的中间件支持,如用户认证、跨域、访问日志、追踪ID等。它遵循 RESTful API 设计规范,支持 JWT 认证和基于 Casbin 的 RBAC 访问控制模型。此外,Go-Admin-UI 还支持 Swagger 文档生成和 GORM 数据库存储。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在本地开发环境中,你需要安装以下工具:
- Go 1.17
- Node.js v18+
- npm 6.14.11
- Git
2.2 获取代码
首先,创建一个开发目录并进入该目录:
mkdir goadmin
cd goadmin
然后,分别获取后端和前端代码:
# 获取后端代码
git clone https://github.com/go-admin-team/go-admin.git
# 获取前端代码
git clone https://github.com/go-admin-team/go-admin-ui.git
2.3 启动后端服务
进入后端项目目录并编译项目:
cd go-admin
go build
修改配置文件中的数据库连接信息:
vi config/settings.yml
初始化数据库并启动服务:
# macOS or linux 下使用
./go-admin migrate -c=config/settings.dev.yml
./go-admin server -c config/settings.yml
# ⚠️注意:windows 下使用
go-admin.exe migrate -c=config/settings.dev.yml
go-admin.exe server -c config/settings.yml
2.4 启动前端服务
进入前端项目目录并安装依赖:
cd ../go-admin-ui
npm install
启动前端服务:
npm run dev
3. 应用案例和最佳实践
3.1 用户管理系统
Go-Admin-UI 提供了一个完整的用户管理系统,包括用户管理、部门管理、岗位管理、菜单管理、角色管理等功能。通过这些功能,可以轻松实现用户权限的分配和管理。
3.2 日志管理系统
系统内置了操作日志和登录日志的管理功能,可以记录和查询系统的正常操作日志和异常信息日志,帮助开发者快速定位和解决问题。
3.3 代码生成工具
Go-Admin-UI 提供了代码生成工具,可以根据数据表结构生成对应的增删改查业务代码,全程可视化操作,让基本业务可以零代码实现。
4. 典型生态项目
4.1 Gin Web API 框架
Go-Admin-UI 基于 Gin Web API 框架,提供了丰富的中间件支持,如用户认证、跨域、访问日志、追踪ID等。Gin 是一个高性能的 Go 语言 Web 框架,适合构建 RESTful API。
4.2 Element UI & Arco Design & Ant Design
前端模块使用了 Element UI、Arco Design 和 Ant Design 等流行的 UI 组件库,提供了丰富的 UI 组件和样式,帮助开发者快速构建美观的用户界面。
4.3 Casbin 权限管理
Go-Admin-UI 使用了 Casbin 作为权限管理工具,支持 RBAC 访问控制模型,可以灵活配置用户的权限和角色。
通过以上模块的介绍和快速启动指南,你可以快速上手 Go-Admin-UI 项目,并将其应用于实际开发中。
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