Zodest 项目启动与配置教程
2025-04-24 22:54:07作者:滕妙奇
1. 项目目录结构及介绍
Zodest 项目的目录结构如下所示:
zodest/
├── .gitignore # 指定git应该忽略的文件和目录
├── .vscode # VSCode项目配置文件
├── assets # 存放静态资源,如图像、样式表和JavaScript文件
├── bin # 存放可执行文件
├── config # 配置文件目录
├── controllers # 控制器目录,负责处理请求
├── db # 数据库相关文件
├── docs # 文档目录
├── models # 数据模型目录
├── node_modules # 存放项目依赖的Node.js模块
├── routes # 路由目录,定义应用的路由规则
├── test # 测试文件目录
├── views # 视图目录,存放HTML文件
└── app.js # 项目主文件
.gitignore:配置Git忽略文件,防止将不必要的文件提交到仓库。.vscode:Visual Studio Code编辑器的配置文件,提供项目特定的设置。assets:存放项目的静态资源。bin:通常存放一些可执行脚本。config:存放项目的配置文件。controllers:包含处理请求的逻辑。db:数据库配置和迁移文件。docs:项目文档。models:定义数据库模型。node_modules:项目依赖的Node.js模块。routes:定义应用中不同的路由和它们对应的处理函数。test:存放单元测试和集成测试文件。views:HTML模板文件。app.js:项目的主入口文件,用于启动和配置应用。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 app.js。以下是 app.js 文件的基本内容:
const express = require('express');
const app = express();
// 设置中间件
app.use(express.json());
app.use(express.urlencoded({ extended: false }));
// 引入路由
const indexRoute = require('./routes/index');
app.use('/', indexRoute);
// 设置服务器端口
const PORT = process.env.PORT || 3000;
app.listen(PORT, () => {
console.log(`Server is running on port ${PORT}`);
});
在 app.js 中,我们引入了 express 模块来创建一个应用,然后配置了一些中间件,比如解析JSON和URL编码的请求体。接着,我们引入了路由文件,并将它们挂载到相应的路径上。最后,我们设置了应用监听的端口,并启动服务器。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件位于 config 目录中。这里可能有多个配置文件,例如 database.js 用于配置数据库连接。
以下是 config/database.js 的示例内容:
module.exports = {
development: {
dialect: 'sqlite',
storage: 'database.sqlite'
},
// 其他环境的配置...
};
在这个文件中,我们定义了不同环境下的数据库配置。在上面的例子中,我们为开发环境配置了一个SQLite数据库,并指定了数据库文件的存储位置。
确保在启动项目之前,你已经正确配置了所有必要的配置文件,并且安装了所有依赖项。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
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
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 LabVIEW串口通信开发全攻略:从入门到精通的完整解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
207
220
暂无简介
Dart
646
149
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++
653
287
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
250
318
🎉 (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
1.13 K
637
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
78
101
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
214
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
134
873