APIQ CMS: 强大的Ruby on Rails内容管理系统
项目介绍
APIQ CMS 是一个简洁而强大的基于Ruby on Rails的CMS(内容管理系统),它采用了模块化的设计理念。该系统充分利用了Rails的最新特性以及PostgreSQL数据库的强大功能,特别是json列类型等高级特性。灵感源于LocomotiveCMS,但APIQ CMS更侧重于利用鲁棒的PostgreSQL数据库,提供了一个更加灵活的非全包解决方案。其核心设计思想是极简主义,通过扩展插件(引擎)增加功能,允许开发者按需取用。
- 技术栈: Ruby on Rails (≥4.2, 支持Rails 5), Angular.js, 响应式管理界面模板, Liquor语言, PostgreSQL推荐为数据库。
- 特点: 包含基础功能如模板、页面、资产和片段,可通过Rails Engines扩展,拥有内置文档帮助,以及美观响应式的后台管理面板。
项目快速启动
步骤一:添加到Gemfile
在您的Rails应用中,编辑Gemfile并加入以下内容:
gem 'kms'
# 或者为了获取最新版本,可使用:
# gem 'kms', github: 'webgradus/kms'
之后执行 bundle install。
步骤二:配置数据库
确保您正在使用PostgreSQL 9.2或更高版本,并在database.yml中设置相应的配置。
步骤三:安装及迁移
运行生成器和迁移命令:
rails g kms:install
rails kms:install:migrations
rails db:migrate
步骤四:准备环境及启动服务器
设置应用的本地化设置,预编译生产环境下的静态资产(如果是生产环境),然后启动Web服务器,比如Puma:
RAILS_ENV=production bundle exec rails assets:precompile
rails server
最后,访问 http://localhost:3000/kms 并注册第一个管理员账号以开始使用。
应用案例和最佳实践
- 快速原型开发:APIQ CMS适用于快速搭建网站原型,利用其模板和页面系统,开发者可以迅速构建出网站的骨架。
- 多语言站点:通过定制化插件,可以轻松实现多语种支持,适合国际化网站的搭建。
- 电商集成:结合
kms_shop这样的扩展,可以快速构建电子商务平台的基础架构,提供产品管理、购物车等功能。
最佳实践:始终保持数据库模型的清晰,合理划分职责;使用Liquor语言时,遵循其最佳编码规范以保持模板的可读性和维护性。
典型生态项目
APIQ CMS鼓励社区贡献插件来增强其生态系统。例如,kms_models, kms_feedback, kms_catalog, 和 kms_shop 这些扩展提供了额外的功能集,如用户反馈系统、产品目录管理和电商平台特性。
开发者可以通过创建自己的Rails Engine来定制特定的业务逻辑或功能,从而丰富APIQ CMS的应用场景。
这个概览旨在提供APIQ CMS的基本入门指南和一些使用思路。深入探索后,你会发现更多使项目独特且高效的方式。记住,参与社区,共享你的实践,也是让APIQ CMS生态更加繁荣的关键。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0111
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00