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。
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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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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-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
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