Eyeblue Blog 开源项目教程
项目介绍
Eyeblue Blog 是一个基于 Go 语言开发的开源博客系统。它提供了简洁、高效的内容管理功能,适合个人博客、技术博客以及小型团队的博客需求。Eyeblue Blog 的设计理念是简单易用,同时保持高性能和可扩展性。
项目快速启动
环境准备
在开始之前,请确保您的开发环境已经安装了以下工具:
- Go 语言环境(建议版本 1.16 及以上)
- MySQL 数据库(建议版本 5.7 及以上)
- Git
克隆项目
首先,克隆 Eyeblue Blog 项目到本地:
git clone https://github.com/eyebluecn/blog.git
cd blog
配置数据库
在 config 目录下找到 app.conf 文件,配置您的 MySQL 数据库连接信息:
[database]
driverName = mysql
dataSourceName = root:password@tcp(127.0.0.1:3306)/blog?charset=utf8mb4&parseTime=True&loc=Local
初始化数据库
运行以下命令初始化数据库:
go run main.go migrate
启动应用
使用以下命令启动 Eyeblue Blog:
go run main.go
默认情况下,应用会在 http://localhost:8080 启动。您可以通过浏览器访问该地址,开始使用 Eyeblue Blog。
应用案例和最佳实践
个人博客
Eyeblue Blog 非常适合个人博客的搭建。您可以通过简单的配置和自定义主题,快速搭建一个个性化的博客。同时,Eyeblue Blog 支持 Markdown 格式的文章编辑,方便您快速发布内容。
技术博客
对于技术博客,Eyeblue Blog 提供了代码高亮功能,支持多种编程语言的语法高亮。此外,您还可以通过插件机制扩展博客功能,满足技术博客的多样化需求。
小型团队博客
Eyeblue Blog 支持多用户管理,适合小型团队使用。团队成员可以共同维护博客内容,提高团队协作效率。
典型生态项目
Eyeblue Tank
Eyeblue Tank 是一个基于 Eyeblue Blog 的图片存储和管理系统。它提供了强大的图片上传、管理和展示功能,可以与 Eyeblue Blog 无缝集成,提升博客的图片管理体验。
Eyeblue Forum
Eyeblue Forum 是一个基于 Eyeblue Blog 的论坛系统。它提供了丰富的社区功能,包括帖子发布、评论、点赞等,可以与 Eyeblue Blog 结合使用,构建一个完整的社区生态。
通过这些生态项目,Eyeblue Blog 可以进一步扩展其功能,满足更多场景的需求。
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