LAMPP-Manager 的安装和配置教程
1. 项目基础介绍和主要编程语言
LAMPP-Manager 是一个开源项目,旨在帮助用户轻松管理和配置 LAMPP(Linux, Apache, MySQL, PHP, Python)服务器。该项目提供了一个图形用户界面(GUI),通过这个界面,用户可以简化安装、配置和监控 LAMPP 环境的过程。主要编程语言是 PHP,它用于创建后端逻辑和与服务器上的各种服务进行交互。
2. 项目使用的关键技术和框架
该项目使用的关键技术包括:
- PHP:作为主要的服务器端脚本语言,处理 LAMPP 环境的配置和管理任务。
- Apache:作为网页服务器,用于托管和管理网站。
- MySQL:数据库管理系统,用于存储和管理项目数据。
- Python:可能用于实现一些自动化脚本或特定功能。
此外,项目可能使用了一些前端技术,如 HTML, CSS 和 JavaScript,来创建用户界面。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤
准备工作:
在开始安装 LAMPP-Manager 前,请确保您的系统满足以下要求:
- 一个基于 Linux 的操作系统。
- 安装了 Git(用于克隆项目代码)。
- 至少 2GB 的空闲硬盘空间。
- 确保您的系统防火墙设置允许 Apache 和 MySQL 的端口通信。
安装步骤:
-
克隆项目代码:
打开终端,使用 Git 命令克隆项目到本地目录:
git clone https://github.com/CleoMenezesJr/LAMPP-Manager.git -
安装 Apache, MySQL, PHP, Python:
根据您的 Linux 发行版,使用相应的包管理器安装这些软件包。例如,在 Ubuntu 或 Debian 上,您可以使用以下命令:
sudo apt update sudo apt install apache2 mysql-server php php-mysql python3 -
配置 Apache:
将 LAMPP-Manager 项目目录移动到 Apache 的 www 或 html 目录:
sudo mv LAMPP-Manager /var/www/html/接着,为 LAMPP-Manager 创建一个新的 Apache 配置文件:
sudo nano /etc/apache2/sites-available/lampp-manager.conf在打开的文件中添加以下内容:
<VirtualHost *:80> ServerAdmin webmaster@localhost ServerName lampp-manager ServerAlias www.lampp-manager DocumentRoot /var/www/html/LAMPP-Manager ErrorLog ${APACHE_LOG_DIR}/error.log CustomLog ${APACHE_LOG_DIR}/access.log combined </VirtualHost>保存并关闭文件,然后启用新站点并重启 Apache:
sudo a2ensite lampp-manager sudo systemctl restart apache2 -
配置 MySQL:
安装完毕后,运行以下安全脚本以设置 MySQL:
sudo mysql_secure_installation按照提示设置 root 密码,删除匿名用户,禁止远程 root 登录,并删除测试数据库。
-
访问 LAMPP-Manager:
在浏览器中输入
http://localhost/lampp-manager,您应该能够看到 LAMPP-Manager 的安装界面。
以上步骤将引导您完成 LAMPP-Manager 的基本安装和配置。之后,您可以按照项目提供的指南进一步配置和管理您的 LAMPP 环境。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00