Spring Data 开源项目安装与使用指南
目录结构及介绍
在克隆了 spring-data 开源项目之后,你会看到一个由多个子模块组成的复杂结构。这个结构主要分为以下几个部分:
-
spring-data-commons: 这是整个框架的核心,包含了通用的数据访问抽象以及基础支持。
-
spring-data-mongodb, spring-data-cassandra, spring-data-elasticsearch, etc.: 每个目录对应一种特定的数据存储技术,提供该数据存储特有的数据操作功能。
-
spring-data-rest: 提供了一个基于 REST 的服务层,用于将数据库实体暴露给外部消费者作为资源。
-
spring-data-web: 包含了 Web 集成的支持,例如 Spring Data JPA 和 Web 控制器的集成等。
上述结构仅仅涵盖了顶级目录下的项目组织方式,在每个具体的子项目中,还会包含有以下标准的目录:
- src/main/java: 存放 Java 源代码。
- src/test/java: 测试代码存放位置。
- src/main/resources 及 src/test/resources: 分别用于主应用和测试环境的资源配置。
启动文件介绍
由于 spring-data 并不是一个可以独立运行的应用程序,而是一系列的库集合,因此不存在单一的“启动”点。但在整合到具体应用时(如 Spring Boot 应用),通常会在主类上添加 @SpringBootApplication 注解来标注为 Spring Boot 应用,然后通过 main(String[] args) 方法中的调用来启动应用程序。
以 Spring Boot 应用为例,典型的启动类可能看起来像这样:
@SpringBootApplication
public class MyApp {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(MyApp.class, args);
}
}
这里 MyApp 类就是你的应用入口点,它将 Spring Data 的相关组件以及其他 Spring Bean 组件一起加载并初始化。
配置文件介绍
对于配置,spring-data 不直接定义配置,而是依赖于使用它的应用程序进行配置。这通常发生在使用 Spring Boot 或者纯 Spring 应用中,通过 application.properties 或 application.yml 文件来实现。
常见配置项
以下是可能出现在配置文件中的几个关键配置项的例子:
数据库连接
如果你正在使用 Spring Data JPA 来连接 MySQL 数据库,那么可能会有如下配置:
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/mydb
spring.datasource.username=myuser
spring.datasource.password=mypassword
spring.jpa.hibernate.ddl-auto=update
spring.jpa.show-sql=true
Elasticsearch 配置
如果是使用 Spring Data Elasticsearch,则需配置相关的节点地址等:
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=localhost:9300
spring.data.elasticsearch.repositories.enabled=true
MongoDB 配置
对于 MongoDB 的配置则可能包含以下内容:
spring.data.mongodb.uri=mongodb://localhost:27017/mydatabase
所有这些配置都是为了允许 Spring Data 支持相应的数据存储,并使其能够在应用启动时正确地创建并初始化相关组件。
综上所述,spring-data 作为一个框架库,其内部结构按数据存储类型分类管理;实际使用时,开发者根据自己的业务需求选择性引入模块并进行相应配置即可。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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