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Etherpad-Lite

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简介:
Etherpad-Lite是一款轻量级的在线实时协作编辑工具,支持多用户同时编辑文本内容,并可轻松集成到网站中。 Etherpad是由社区维护的一款实时协作编辑器。 这款工具使用JavaScript编写(99.9%),这使得开发人员能够轻松地进行维护并添加新功能。因此,它具备大量的自定义设置选项。 其设计易于嵌入,并提供了管理键盘、用户和组的API接口。此外,还有一个插件框架,使您能轻易扩展Etherpad的功能。默认情况下,您的安装会相对简洁,而且由于从WordPress插件中汲取灵感的设计理念,安装与更新过程十分简便。一旦完成安装,请访问插件页面以获取控制权。 最后值得一提的是,Etherpad提供了多种语言的本地化版本!系统将自动为用户提供符合其设置的语言环境。

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客服
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  • Etherpad-Lite
    优质
    Etherpad-Lite是一款轻量级的在线实时协作编辑工具,支持多用户同时编辑文本内容,并可轻松集成到网站中。 Etherpad是由社区维护的一款实时协作编辑器。 这款工具使用JavaScript编写(99.9%),这使得开发人员能够轻松地进行维护并添加新功能。因此,它具备大量的自定义设置选项。 其设计易于嵌入,并提供了管理键盘、用户和组的API接口。此外,还有一个插件框架,使您能轻易扩展Etherpad的功能。默认情况下,您的安装会相对简洁,而且由于从WordPress插件中汲取灵感的设计理念,安装与更新过程十分简便。一旦完成安装,请访问插件页面以获取控制权。 最后值得一提的是,Etherpad提供了多种语言的本地化版本!系统将自动为用户提供符合其设置的语言环境。
  • Etherpad安装指南
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    《Etherpad安装指南》是一份详细的文档,旨在帮助用户轻松地在个人服务器上安装和配置开源实时协作编辑工具Etherpad。适合技术爱好者与团队协作需求者参考使用。 Etherpad是一款开源的在线协作编辑工具,允许多名用户实时共同编辑文档,并支持多种语言。本段落将深入探讨其安装过程及其相关知识点。 首先了解Etherpad的基础架构:它基于Node.js构建,这是一个流行的JavaScript运行环境用于开发服务器端应用。`node_modules`目录包含了Etherpad所需的依赖库,这些库通过npm(Node.js包管理器)进行安装。在安装过程中,请确保已经全局安装了Node.js和npm。 接下来是关于`src`目录的介绍:这里存放的是Etherpad的源代码,并分为多个子目录和文件,如`plugins`用于存放插件、`static`存放静态资源(例如CSS和JavaScript)、以及与编辑器核心功能相关的文件。文档存放在`doc`目录中,包括API参考、开发者指南等技术文档,这对于理解 Etherpad的工作原理及自定义开发非常有用。 在安装过程中还需要关注的是`var`目录:这是应用程序运行时数据存放的地方,例如数据库文件、日志文件和临时文件。你需要配置Etherpad的设置文件以指定这个目录的位置,以便它能够正确存储用户数据。“tests”目录包含单元测试与集成测试,确保代码质量和稳定性;熟悉这些测试对于修改或贡献代码非常重要。 “bin”目录则包含了如`ep_server.js`这样的可执行文件:这是启动Etherpad服务的脚本。在安装完成后通过运行这个脚本来启动和停止Etherpad服务。 安装 Etherpad 大致步骤如下: 1. 下载源代码 2. 安装依赖(进入项目根目录,使用命令 `npm install`) 3. 配置:根据需求编辑`settings.json`文件设置数据库连接、端口及插件等选项。 4. 启动服务:运行 `bin/ep_server.js` 5. 访问Etherpad 安装过程中可能遇到的问题包括依赖库版本冲突或数据库连接问题,解决这些问题通常需要查阅文档、更新依赖或调整配置。 此外,Etherpad支持插件系统,允许扩展其功能。例如添加Markdown支持或是集成Google账户登录等。通过在`settings.json`中加入所需插件名称并重新启动服务来安装插件。 总的来说,Etherpad是一个强大且灵活的在线协作编辑平台;它的安装涉及Node.js环境配置、依赖安装、数据目录设置及服务启动等多个环节。理解这些知识点对于成功部署和维护一个稳定的Etherpad实例至关重要。实践中你可能还需要学习调试技巧、优化性能以及与其他服务集成等技能以提升使用体验。
  • Yolov5-Lite
    优质
    Yolov5-Lite是基于YOLOv5的目标检测模型的轻量化版本,旨在减少计算资源需求的同时保持较高的检测精度,适用于边缘设备和移动应用。 采用yoloV5-lite进行数字识别,在树莓派4B上进行了移植。配置好环境后可以直接使用该模型,帧率较低,大约每秒3帧左右。
  • Lite-HRNet_Model.zip
    优质
    Lite-HRNet_Model是一款轻量级的人体姿态估计模型,基于HRNet架构优化而成,适用于实时应用和移动设备,提供高效准确的姿态关键点检测。 CVPR 2021的Lite-HRNet模型文件可以在官方GitHub上找到:由于谷歌网盘下载不便,已经将相关文件打包以便于下载。
  • Office Lite 8.2
    优质
    Office Lite 8.2是一款功能精简、占用空间小的办公软件套装,集成了文字处理、电子表格和演示文稿制作等基本功能,适用于资源有限的设备。 kuka的示教器仿真软件可用于学习交流。
  • GeneTool-Lite-Win
    优质
    GeneTool-Lite-Win是一款专为Windows系统设计的轻量级基因工具软件。它提供了简便快捷的功能,适合初学者和科研人员使用,用于基因序列的基本分析与操作。 用于DNA序列分析以及引物设计、限制性酶切位点的设计等相关工作。
  • HC51-Lite-9.60
    优质
    HC51-Lite-9.60是一款轻量级的应用程序或软件版本,以其高效、简洁的设计著称,适用于需要节省资源和快速响应的用户环境。 在使用Multisim进行51单片机仿真时,缺少了C语言编译器。
  • Moto Tunes Lite
    优质
    Moto Tunes Lite是一款专为摩托罗拉手机用户设计的免费音乐播放器应用。它支持多种音频格式,并提供简洁明了的操作界面和个性化皮肤功能,让您的听歌体验更加愉悦。 好不容易才找到的,百度了半天结果不是页面过期就是无法下载。最后从谷歌那儿找到了一个勉强可用的版本,大家凑活着用吧!
  • Cowabunga Lite 2
    优质
    Cowabunga Lite 2是一款充满活力和创意的手游续作,玩家将在滑板公园中挑战极限,完成各种特技动作,享受刺激与乐趣。 Cowabunga Lite 的最后一个版本。
  • TensorFlow Lite Demo
    优质
    TensorFlow Lite Demo是一款用于展示如何在移动设备和IoT上运行机器学习模型的应用程序。它基于Google的TensorFlow框架,提供轻量级、高效的推理功能。 TensorFlow Lite是由Google开发的一个轻量级机器学习框架,旨在支持在移动设备和嵌入式系统上运行训练好的TensorFlow模型。它的目标是让开发者能够将这些模型部署到资源有限的环境中,如智能手机、物联网(IoT) 设备等,并实现高效的本地推理。 该框架的主要特点包括: 1. **模型优化**:通过提供工具(例如 TensorFlow Model Optimizer),可以对模型进行量化、剪枝和融合操作以减小其大小并提高运行速度,同时尽可能保持预测精度。 2. **高性能**:TensorFlow Lite利用了经过优化的C++运行时环境,在移动设备上实现了接近原生的速度。根据测试数据,它在平均情况下能达到约200毫秒的推理时间。 3. **跨平台支持**:除了Android外,该框架还可在iOS、Linux和Raspberry Pi等平台上运行,并具备良好的兼容性和扩展性。 4. **易于集成**:对于Android开发者来说,TensorFlow Lite可以方便地与Android Studio整合。通过API调用即可实现模型的加载及推理过程。 5. **丰富的API和库**: 提供多种编程语言(如Java、Swift、C++ 和 Python)的支持,并且包括预处理和后处理库,例如GPU加速支持等,进一步提升性能。 6. **社区支持**:TensorFlow拥有庞大的开发者社区。这意味着你可以找到大量教程、示例代码以及问题解答资源来帮助学习与解决问题。 7. **持续更新**: Google定期对TensorFlow Lite进行版本迭代并添加新功能(如新增算子支持),以提高其在新型硬件上的利用效率,并增强实时音频和视频处理能力等。 在一个名为tensorflowlite-demo的压缩包中,你可以找到一个完整的Android Studio项目。该项目包含了: 1. **源代码**:展示如何将TensorFlow Lite模型集成到 Android 应用中的 Java 或 Kotlin 代码。 2. **预训练模型文件**:以 `.tflite` 格式存在的模型用于实际的预测任务。 3. **数据预处理和后处理代码**: 包含输入转换及输出结果解释的相关函数。 4. **资源文件**:包括布局、图标等构成应用用户界面所需的元素。 5. **测试代码**:可能包含JUnit或Espresso测试,以验证模型在不同场景中的正确性。 通过这个示例项目,开发者可以学习如何将TensorFlow Lite模型部署到实际移动应用中,并了解从加载模型到推理结果解析的整个过程。