typed-openapi 的安装和配置教程
1. 项目基础介绍和主要编程语言
typed-openapi 是一个开源项目,旨在为 OpenAPI 规范提供一个类型化的 JavaScript 实现。该项目可以帮助开发者更安全、更便捷地在他们的应用程序中使用 OpenAPI。主要编程语言为 TypeScript,这是一种由 Microsoft 开发的开源语言,它是 JavaScript 的一个超集,添加了静态类型等特性。
2. 项目使用的关键技术和框架
该项目使用的关键技术包括 TypeScript 和 Node.js。TypeScript 提供了类型系统和对 ES6+ 的支持,使得代码更健壮且易于维护。Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境,可以让开发者使用 JavaScript 来编写服务器端的代码。
此外,项目可能还会用到一些常见的 Node.js 模块和工具,例如 npm(Node.js 包管理器)用于管理项目依赖,以及各种开发工具和库来辅助项目的开发和测试。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细安装步骤
准备工作
在开始安装 typed-openapi 之前,请确保你的系统已经安装了以下环境:
- Node.js(推荐使用 LTS 版本)
- npm(随 Node.js 一起安装)
- Git(用于克隆或下载项目代码)
你可以通过在终端中运行以下命令来检查 Node.js 和 npm 是否已经安装:
node -v
npm -v
如果系统中没有安装这些工具,请先从官方网站下载并安装。
安装步骤
- 克隆项目仓库到本地:
git clone https://github.com/astahmer/typed-openapi.git
或者如果你已经下载了 zip 文件,可以解压到本地目录。
- 进入项目目录:
cd typed-openapi
- 安装项目依赖:
npm install
这个命令会读取 package.json 文件中的依赖,并下载必要的包。
- 编译项目(如果需要):
npm run build
这一步会根据项目配置将 TypeScript 代码编译为 JavaScript 代码。
- 运行项目(具体命令可能因项目配置而异):
npm start
或者如果是测试环境:
npm test
请按照项目 README.md 文件中的具体说明来运行和测试项目。
完成以上步骤后,typed-openapi 应该已经成功安装并可以在你的本地环境中运行了。如果遇到任何问题,请参考项目的官方文档或在 GitHub 仓库中查看 issus 来获得帮助。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
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Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。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
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
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