superdeno 的项目扩展与二次开发
superdeno 是一个为 Deno HTTP 服务器提供测试的高阶抽象库。它基于 superagent,为开发者提供了简单易用的测试接口。
项目的核心功能
superdeno 的核心功能是通过提供一系列的方法和断言,帮助开发者轻松地进行 HTTP 请求的测试。它可以处理各种类型的请求,包括 GET、POST、PUT、DELETE 等,并可以验证响应状态码、响应体、响应头等信息。
项目使用了哪些框架或库?
superdeno 主要使用了 Deno 和 superagent 这两个框架和库。Deno 是一个简单的、安全的、现代的 JavaScript 和 TypeScript 运行时,而 superagent 是一个强大的 HTTP 客户端库,用于 Node.js 和浏览器。
项目的代码目录及介绍
superdeno 的代码目录主要包括以下几个部分:
src
: 源代码目录,包含项目的核心功能实现。test
: 测试目录,包含项目的单元测试和集成测试。docs
: 文档目录,包含项目的 API 文档和示例代码。examples
: 示例目录,包含使用 superdeno 的示例项目。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
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增加对新测试框架的支持:目前 superdeno 主要支持 Deno 的内置测试框架,可以考虑增加对其他流行测试框架的支持,如 Jest、Mocha 等。
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扩展断言功能:superdeno 的断言功能目前主要集中在状态码、响应体和响应头方面,可以考虑增加更多的断言功能,如对响应时间的断言、对响应内容的结构化断言等。
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支持更多 HTTP 方法:目前 superdeno 支持 GET、POST、PUT、DELETE 等常见 HTTP 方法,可以考虑增加对其他 HTTP 方法(如 PATCH、OPTIONS 等)的支持。
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优化性能和易用性:superdeno 的性能和易用性还有提升空间,可以考虑对其进行优化,例如减少内存消耗、提高代码的可读性和可维护性等。
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支持更多 Deno Web 框架:目前 superdeno 主要支持 Oak 框架,可以考虑增加对其他 Deno Web 框架(如 Express、Fastify 等)的支持,以满足更多开发者的需求。
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-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-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】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Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0135AI内容魔方
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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。Python00Spark-Scilit-X1-13B
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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).Dockerfile011
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