Awesome ACG 项目启动与配置教程
2025-04-25 01:08:46作者:伍希望
1. 项目目录结构及介绍
在克隆或下载 awesome-acg 项目后,您将看到一个清晰的目录结构,以下是对主要目录和文件的简要介绍:
assets/: 存放项目所需的静态资源,如图片、样式表和JavaScript文件。docs/: 包含项目的文档文件,如本文档的Markdown文件。scripts/: 存放项目运行所需的脚本文件,可能包括一些自动化任务脚本。src/: 项目的源代码目录,包含所有前端和后端的代码文件。tests/: 包含项目的测试代码,用于确保代码的质量和功能性。README.md: 项目的主读我文件,包含项目的概述、安装指南和贡献信息。LICENSE: 项目的许可文件,说明项目的版权和使用条款。
每个目录和文件都有其特定的用途,确保了项目的组织和可维护性。
2. 项目的启动文件介绍
awesome-acg 项目的启动文件通常位于项目的根目录或特定的子目录中。以下是可能遇到的几个关键启动文件:
index.js: 如果是Node.js项目,这个文件通常是应用的入口点,包含了启动服务器和加载应用程序逻辑的代码。main.py: 对于Python项目,这个文件可能是主要的执行脚本,用于启动应用程序。start.sh: 这是一个shell脚本,可以用来运行上述的JavaScript或Python启动文件,通常会设置环境变量和执行必要的命令。
具体启动方法将取决于项目的具体类型和框架。您需要查看项目中的 README.md 文件以获取正确的启动指令。
3. 项目的配置文件介绍
配置文件是项目运行时需要用到的设置文件,通常用来定义环境变量、数据库连接信息和其他运行时参数。以下是一些常见的配置文件:
config.json: 一个JSON文件,用于存储不敏感的配置信息,如API密钥、端口号等。.env: 一个环境变量文件,通常用于存储敏感信息,如数据库密码,它被一些框架(如Node.js的dotenv库)所使用。settings.py: 对于Django等Python框架,这个文件包含了项目的众多配置,如数据库配置、中间件设置等。
在开始项目之前,您可能需要根据您的环境修改这些配置文件中的内容。务必遵循项目 README.md 文件中的指示进行配置,以确保项目能够顺利运行。
请确保在修改配置文件时保护好敏感信息,不要将敏感配置信息提交到版本控制系统中。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.71 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
773
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
598
132
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
460
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
616
Ascend Extension for PyTorch
Python
141
170
仓颉编程语言命令行工具,包括仓颉包管理工具、仓颉格式化工具、仓颉多语言桥接工具及仓颉语言服务。
C++
55
751
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
634
232