Juggernaut 技术文档
1. 安装指南
安装 Node.js
使用 Homebrew 包管理系统的用户,可以使用以下命令安装 Node.js:
brew install node
或者按照 Node.js 构建指南 进行安装。
安装 Redis
如果使用 Homebrew 包管理系统,可以使用以下命令安装 Redis:
brew install redis
或者按照 Redis 构建指南 进行安装。
安装 Juggernaut
Juggernaut 通过 npm 分发。如果尚未安装 npm,需要先安装。
npm install -g juggernaut
安装 Juggernaut 客户端宝石(可选)
如果计划将 Juggernaut 与 Ruby 一起使用,则需要安装宝石。
gem install juggernaut
2. 项目使用说明
Juggernaut 允许服务器和客户端浏览器之间实现实时连接。您可以使用 Web 应用程序将数据推送到客户端,实现多人游戏、聊天、团队协作等功能。
在开始使用之前,需要确保已安装 Node.js、Redis 和 Ruby(可选)。
运行 Juggernaut
启动 Redis:
redis-server
启动 Juggernaut:
juggernaut
启动后,访问 http://localhost:8080 查看效果。
基本使用
Juggernaut 的所有操作都在频道上下文中完成。JavaScript 客户端可以订阅频道,服务器可以向频道发布消息。
首先,在 HTML 中引入 Juggernaut 的 application.js 文件:
<script src="http://localhost:8080/application.js" type="text/javascript" charset="utf-8"></script>
然后创建 Juggernaut 实例并订阅频道:
<script type="text/javascript" charset="utf-8">
var jug = new Juggernaut;
jug.subscribe("channel1", function(data){
console.log("收到数据:" + data);
});
</script>
在服务器端,使用 Ruby 发布消息到频道:
require "juggernaut"
Juggernaut.publish("channel1", "一些数据")
您应该在打开的浏览器窗口中看到接收到的数据。
3. 项目 API 使用文档
Juggernaut API 主要包括两个方法:publish 和 subscribe。
publish:用于服务器端向频道发送消息。subscribe:用于客户端订阅特定频道。
从 Python 使用 Juggernaut
不需要使用 Ruby 与 Juggernaut 通信。以下是使用 Python 和 redis-py 库的示例:
import redis
import json
msg = {
"channels": ["channel1"],
"data": "foo"
}
r = redis.Redis()
r.publish("juggernaut", json.dumps(msg))
从 Node.js 使用 Juggernaut
与 Python 示例类似,可以使用 Node.js 的 Redis 适配器:
var redis = require("redis");
var msg = {
"channels": ["channel1"],
"data": "foo"
};
var client = redis.createClient();
client.publish("juggernaut", JSON.stringify(msg));
4. 项目安装方式
请参考上述“安装指南”部分。
以上就是关于 Juggernaut 项目的详细技术文档。按照以上指南,您可以顺利安装并使用 Juggernaut 实现实时数据通信功能。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCR暂无简介Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
AI内容魔方AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03
Spark-Scilit-X1-13BFLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.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).Dockerfile013
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00