Apache Turbine Fulcrum Localization服务组件指南
2024-08-07 08:13:23作者:鲍丁臣Ursa
1. 项目目录结构及介绍
Apache Turbine Fulcrum Localization项目是专为实现字符串本地化设计的组件。以下是其基本的目录结构概览:
turbine-fulcrum-localization/
├── src
│ ├── main
│ │ ├── java # 包含主要的源代码,如 LocalizationService 实现类
│ │ └── resources # 配置文件,可能包括默认的本地化资源文件
│ └── test # 测试代码目录,包含单元测试等
├── pom.xml # Maven项目配置文件,定义了依赖、构建过程等
├── README.md # 项目简介和快速入门指南
└── other metadata files # 如LICENSE、NOTICE等ASF要求的文件
主要目录说明:
src/main/java: 包含所有业务逻辑和实现本地化功能的核心类。src/main/resources: 存放配置文件以及本地化资源束,例如不同语言环境下的字符串翻译。src/test: 包括测试案例,确保代码质量。
2. 项目的启动文件介绍
由于该项目是作为Apache Turbine的一个组件,它本身不直接提供一个独立的应用启动文件。启动流程通常嵌入在使用该组件的应用中。一般情况下,使用Turbine框架时,会在应用的入口点(如Servlet容器中的Web应用)集成Turbine与Fulcrum的环境,然后通过Turbine的生命周期管理来初始化LocalizationService。不过,具体启动配置和服务注册可能分散在多个配置文件或代码初始化部分中,比如web.xml、Spring配置或Turbine的配置文件。
示例初始化步骤(非直接启动文件示例)
- 配置Turbine: 确保Turbine框架已正确设置,且加入了Fulcrum Localization的依赖。
- 配置本地化: 在应用的配置中添加类似下面的XML片段以配置默认语言和国家,以及本地化束。
<localization locale-default-language="en" locale-default-country="US"> <bundles> <bundle>org.apache.fulcrum.localization.BarBundle</bundle> <bundle>org.apache.fulcrum.localization.FooBundle</bundle> </bundles> </localization> - 角色配置: 在Turbine的角色配置中指定
LocalizationService的实现类。<role name="org.apache.fulcrum.localization.LocalizationService" shorthand="localization" default-class="org.apache.fulcrum.localization.DefaultLocalizationService"/>
实际启动是通过启动你的Java Web应用程序完成的,这可能涉及到运行Tomcat或其他Servlet容器。
3. 项目的配置文件介绍
-
主配置文件: 虽然具体的配置文件名和位置可以因应用而异,但关键的配置通常位于Turbine的配置体系内。上述提到的
<localization>标签一般放在Turbine的环境配置文件中,如turbine.properties或特定的XML配置文件中,用于设定默认的本地化环境。 -
本地化资源文件: 不是单一文件,而是一系列特定命名规则的
.properties文件,存储于类路径下。每个文件对应不同的语言区域,比如messages_en.properties用于英语环境,里面包含键值对用于本地化的字符串。
确保将这些配置正确地融入您的应用配置之中,才能使Apache Turbine Fulcrum Localization组件正常工作。
登录后查看全文
热门项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-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-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B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。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
279
2.58 K
deepin linux kernel
C
24
6
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
223
303
Ascend Extension for PyTorch
Python
107
138
暂无简介
Dart
571
127
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++
601
166
🎉 (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
1.04 K
608
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
448
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
154
205
一个用于服务器应用开发的综合工具库。
- 零配置文件
- 环境变量和命令行参数配置
- 约定优于配置
- 深刻利用仓颉语言特性
- 只需要开发动态链接库,fboot负责加载、初始化并运行。
Cangjie
299
39