RazorPageCleanArchitecture 项目教程
1. 项目介绍
RazorPageCleanArchitecture 是一个基于 ASP.NET Core 的 Razor Pages 应用程序模板,遵循 Clean Architecture 原则。该项目旨在帮助开发者快速创建结构清晰、易于维护的 Web 应用程序。通过使用 Clean Architecture,项目将业务逻辑与外部依赖(如数据库、UI 等)分离,使得代码更加模块化和可测试。
2. 项目快速启动
2.1 安装 .NET 7 SDK
首先,确保你已经安装了 .NET 7 SDK。你可以从 .NET 官方网站 下载并安装。
2.2 安装项目模板
在终端中运行以下命令来安装 RazorPageCleanArchitecture 项目模板:
dotnet new --install Clean.Architecture.Solution.Template
2.3 创建新项目
创建一个新的文件夹,并在该文件夹中运行以下命令来生成项目:
dotnet new ca-sln
2.4 安装前端依赖
导航到 src/WebUI/ClientApp 目录,并安装前端依赖:
cd src/WebUI/ClientApp
npm install
2.5 启动前端和后端
在 src/WebUI/ClientApp 目录下启动前端:
npm start
在 src/WebUI 目录下启动后端:
dotnet run
2.6 访问应用程序
打开浏览器并访问 http://localhost:5000,你应该能够看到运行中的应用程序。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 应用案例
RazorPageCleanArchitecture 适用于需要快速开发和维护的中小型 Web 应用程序。例如,企业内部管理系统、博客平台、简单的电子商务网站等。
3.2 最佳实践
- 模块化设计:遵循 Clean Architecture 原则,将业务逻辑与外部依赖分离,确保代码的可维护性和可测试性。
- 使用 Docker:通过 Docker 配置,可以轻松地在不同环境中部署和运行应用程序。
- 数据库配置:默认使用内存数据库,但可以根据需要切换到 SQL Server 或其他数据库。
4. 典型生态项目
4.1 Entity Framework Core
RazorPageCleanArchitecture 使用 Entity Framework Core 作为 ORM 工具,简化了数据库操作。
4.2 MediatR
MediatR 用于实现应用程序中的中介者模式,帮助解耦业务逻辑。
4.3 AutoMapper
AutoMapper 用于对象之间的映射,减少手动映射的工作量。
4.4 FluentValidation
FluentValidation 用于实现强大的验证逻辑,确保数据的完整性和一致性。
通过以上模块的介绍和快速启动指南,你应该能够快速上手并使用 RazorPageCleanArchitecture 项目模板来开发你的 Web 应用程序。
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