Apache Sling Slingpackager 开源项目指南
1. 项目目录结构及介绍
Apache Sling Slingpackager 是一个旨在简化Sling应用打包和部署流程的工具。其目录结构精心设计以支持高效开发和维护。以下是主要的目录组成部分:
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src: 包含项目的源代码。main: 主要的应用程序逻辑所在,分为不同模块如Java源码(java)和资源(resources)。test: 单元测试和集成测试的代码存放位置。
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pom.xml: Maven项目对象模型文件,定义了项目构建过程、依赖关系和插件配置等。 -
README.md: 项目的快速入门和基本说明文档。 -
LICENSE: 许可证文件,描述了软件的使用权限和限制。 -
docs: 可能包含额外的文档资料,帮助理解项目特性和使用方法。
2. 项目的启动文件介绍
在Apache Sling Slingpackager这类基于Maven的项目中,通常没有一个直观的“启动文件”如.bat或.sh。启动是通过命令行执行Maven命令来完成的。常见的启动步骤涉及运行以下Maven命令来启动Sling实例:
mvn clean install sling:start
这首先清理先前的构建产物,编译并打包项目,最后通过Sling Maven Plugin启动Sling服务器。具体的启动脚本或者方式可能会根据项目的实际配置有所不同。
3. 项目的配置文件介绍
配置文件在Sling项目中通常是分散的,但核心的配置往往位于以下几个地方:
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config: 如果项目中有这个目录,它可能包含特定于应用的OSGi配置文件(.cfg)。 -
pom.xml: 除了构建设置外,也可以包含Maven插件配置,间接影响项目运行时的行为。 -
OSGi服务和组件的配置通常是在各自的Java类或是通过XML配置文件定义,这些文件分布在
src/main/resources下,用于配置OSGi服务的行为。
对于Slingpackager这样的工具,重要配置可能还涉及到如何处理包的打包规则、依赖以及部署策略,这些配置可能更加细节化,并且与Sling的部署环境紧密相关。
请注意,具体文件名和路径可能会随项目版本更新而变化,因此实际操作时参考最新的项目文档总是最佳实践。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C033
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
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GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
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