gradle-best-practices 的项目扩展与二次开发
2025-05-01 13:31:07作者:裘晴惠Vivianne
1. 项目的基础介绍
gradle-best-practices 是一个开源项目,旨在提供一系列关于如何使用 Gradle 构建系统的最佳实践。该项目集合了 Gradle 的各种用法和配置技巧,对于开发者理解和掌握 Gradle 的高级功能非常有帮助。
2. 项目的核心功能
项目的核心功能是展示如何利用 Gradle 提供的特性来优化构建流程,包括但不限于:
- 构建脚本的结构与组织
- 依赖管理
- 多项目构建配置
- 插件开发与使用
- 自定义任务和扩展
- 性能优化
- 持续集成与部署
3. 项目使用了哪些框架或库?
项目主要使用 Gradle 作为构建工具,同时涉及到的框架和库有:
- Groovy:Gradle 的脚本语言
- Kotlin:用于编写 Gradle DSL 的可选语言
- JUnit 和 TestNG:用于单元测试
- Spock:一个使用 Groovy 编写的测试框架
4. 项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构清晰,以下是一些主要目录的介绍:
buildSrc:包含自定义 Gradle 插件的源码subprojects:包含子项目的目录,每个子项目都有自己的构建逻辑build.gradle:项目的主构建脚本,定义了项目级别的配置settings.gradle:定义了项目的整体设置,包括子项目的引入gradle:包含了 Gradle 的 wrapper 脚本和配置文件docs:可能包含项目文档和相关指南
5. 对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 插件开发:可以根据需要在
buildSrc目录中开发新的 Gradle 插件,以提供额外的构建功能。 - 自定义任务:可以在子项目中创建自定义任务,以实现特定的构建步骤或验证。
- 性能优化:可以基于项目中的最佳实践进一步优化构建性能,例如通过并行执行任务或减少不必要的任务依赖。
- 模块化构建:可以将项目拆分成更小的模块,以便更灵活地进行构建和部署。
- 持续集成:可以集成 CI/CD 工具,如 Jenkins、Travis CI 或 GitHub Actions,以实现自动化构建和部署。
- 多平台支持:可以扩展项目以支持不同的操作系统和开发环境,确保构建脚本在多种平台上的一致性。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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
最新内容推荐
Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 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 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
311
2.72 K
deepin linux kernel
C
24
7
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++
638
242
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
469
Ascend Extension for PyTorch
Python
148
175
暂无简介
Dart
604
135
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
226
81
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
363
2.99 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
236
310