LeetCode 网站生成器的最佳实践教程
2025-05-06 08:44:25作者:裴麒琰
1. 项目介绍
LeetCode 网站生成器是一个开源项目,旨在帮助用户自动化生成个性化的 LeetCode 练习网站。该项目基于 GitHub Pages 和 Jekyll 框架,用户可以通过简单的配置和命令,快速搭建属于自己的在线编程练习平台。
2. 项目快速启动
环境准备
在开始之前,请确保你的计算机上已经安装了以下软件:
- Git
- Ruby
- Node.js
克隆项目
使用 Git 克隆项目到本地:
git clone https://github.com/beizhedenglong/leetcode-site-generator.git
安装依赖
进入项目目录,安装 Ruby 和 Node.js 的依赖:
cd leetcode-site-generator
bundle install
npm install
配置项目
编辑 _config.yml 文件,根据你的需求配置网站的基本信息,如标题、描述等。
启动本地服务器
启动 Jekyll 服务,本地预览网站:
bundle exec jekyll serve
打开浏览器,访问 http://localhost:4000 查看生成的网站。
部署到 GitHub Pages
将生成的网站部署到 GitHub Pages:
- 在 GitHub 上创建一个新的仓库。
- 将本地项目目录中的
_site文件夹中的内容推送到该仓库的gh-pages分支。 - 在仓库的 Settings 中设置 GitHub Pages,选择
gh-pages分支作为网站源。
3. 应用案例和最佳实践
- 个性化配置:通过修改
_config.yml文件,可以定制网站的主题、布局等,打造个性化的学习环境。 - 自动化部署:结合 GitHub Actions,可以实现自动化部署,每次提交代码后自动更新网站内容。
- 多语言支持:项目支持多语言题目,可以根据需要添加不同语言的题目。
4. 典型生态项目
- LeetCode 题库:该项目可以与 LeetCode 题库结合,自动生成题目的 Markdown 文件。
- 社区讨论:可以集成社区讨论功能,如 Disqus,增加用户互动。
- 代码模板:为常见编程语言提供代码模板,帮助用户快速开始编程练习。
以上是 LeetCode 网站生成器的最佳实践教程,希望对您的学习和使用有所帮助。
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
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
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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 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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
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++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
270
93
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.33 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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