Hibernate Validator 使用与技术文档
1. 安装指南
系统要求
- JDK 17 或更高版本
安装步骤
-
如果您使用的是从下载站点获取的分发归档,请将 dist/hibernate-validator-.jar 与 dist/lib/required 目录下的所有 jar 文件一起复制到您的应用程序的类路径中。Hibernate Validator 使用 JBoss Logging API 作为日志记录的抽象层,支持多种日志解决方案(例如 log4j 或 JDK 提供的日志框架)。只需将支持的日志库添加到类路径中(例如 log4j-.jar),JBoss Logging 将会将所有日志请求委托给该提供程序。
-
在您的 Maven/Ivy/Gradle 依赖关系列表中添加以下构件:
<dependency>
<groupId>org.hibernate.validator</groupId>
<artifactId>hibernate-validator</artifactId>
<version>9.0.0.Beta2</version>
</dependency>
您还需要Unified Expression Language的API和实现。在SE环境中,这些依赖项必须显式添加。在Jakarta EE环境中,它们通常已经提供。
<dependency>
<groupId>org.glassfish.expressly</groupId>
<artifactId>expressly</artifactId>
<version>6.0.0-M1</version>
</dependency>
- 如果您的应用程序运行在没有提供CDI集成的环境中,您可以使用Hibernate Validator CDI便携式扩展,通过添加以下依赖项来实现:
<dependency>
<groupId>org.hibernate.validator</groupId>
<artifactId>hibernate-validator-cdi</artifactId>
<version>9.0.0.Beta2</version>
</dependency>
- hibernate-validator-annotation-processor-.jar 是一个可选的 jar,可以与您的构建环境或 IDE 集成,以验证约束注释是否正确使用。请参考在线文档了解更多信息。
2. 项目的使用说明
请参考官方文档以获取使用Hibernate Validator的详细信息。
3. 项目API使用文档
Hibernate Validator 的API文档包含在发行包的 docs 目录中,或者可以通过在线方式访问。
4. 项目安装方式
从源代码构建
您可以通过克隆 git 仓库 git://github.com/hibernate/hibernate-validator.git 从源代码构建 Hibernate Validator。您还需要JDK 17+和Maven 3 (>= 3.9.8)。具备这些先决条件后,您可以通过以下方式编译源代码:
mvn clean install
还有更多的构建选项可用。有关更多信息,请参考为Hibernate Validator做贡献。
持续集成
项目的官方持续集成服务托管在 ci.hibernate.org。
我们提供了一个 .travis.yml 文件,以便您可以通过在 您的 Travis CI 账户 中启用构建来为您的 GitHub 分支启用 CI。
本文档旨在帮助用户安装、使用和理解Hibernate Validator项目。有关更多详细信息,请参考官方文档和资源。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00