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
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- 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
GLM-V
GLM-4.5V and GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement LearningPython00ops-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++0107AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-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。Python00GOT-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).Dockerfile010
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
22
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
213
2.21 K

暂无简介
Dart
521
115

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1

🎉 (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
978
578

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++
552
86

Ascend Extension for PyTorch
Python
65
94

React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
209
285

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
147
194

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
1.02 K
399