GitBucket 使用教程
1. 项目介绍
GitBucket 是一个基于 JVM 的开源 Git 平台,由 Scala 语言驱动。它提供了简单易用的安装方式、高扩展性以及与 GitHub API 的兼容性。GitBucket 旨在为团队提供一个功能齐全的 Git 管理平台,支持仓库管理、问题跟踪、拉取请求、Wiki 等功能。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保您的系统上已安装 Java 11 或更高版本。
2.2 下载与安装
-
下载最新版本的
gitbucket.war文件:wget https://github.com/gitbucket/gitbucket/releases/latest/download/gitbucket.war -
运行 GitBucket:
java -jar gitbucket.war -
打开浏览器,访问
http://localhost:8080,使用默认的用户名root和密码root登录。
2.3 配置
GitBucket 默认将数据存储在 HOME/.gitbucket 目录下。您可以通过配置文件或环境变量来更改存储路径和其他设置。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 团队协作
GitBucket 提供了丰富的功能,如问题跟踪、拉取请求和 Wiki,非常适合团队协作。团队成员可以通过 GitBucket 进行代码审查、问题讨论和文档管理。
3.2 插件扩展
GitBucket 支持通过插件扩展功能。官方提供了多个插件,如 gitbucket-gist-plugin、gitbucket-emoji-plugin 等。您可以根据团队需求选择合适的插件,增强 GitBucket 的功能。
3.3 与 Jenkins 集成
GitBucket 可以与 Jenkins 等 CI/CD 工具集成,实现自动化构建和部署。通过配置 Webhook,GitBucket 可以在代码提交时触发 Jenkins 任务,提高开发效率。
4. 典型生态项目
4.1 GitBucket Gist 插件
gitbucket-gist-plugin 插件允许用户在 GitBucket 中创建和共享代码片段,类似于 GitHub 的 Gist 功能。
4.2 GitBucket Pages 插件
gitbucket-pages-plugin 插件提供了类似 GitHub Pages 的功能,允许用户为仓库创建静态网站。
4.3 GitBucket Notifications 插件
gitbucket-notifications-plugin 插件增强了 GitBucket 的通知功能,支持邮件通知、Slack 通知等。
通过这些插件,GitBucket 可以更好地满足团队的多样化需求,提升开发效率和协作体验。
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