optics-monorepo 项目启动与配置教程
2025-04-28 05:16:16作者:苗圣禹Peter
1. 项目目录结构及介绍
optics-monorepo 是一个由 Celo 组织维护的开源项目。以下是项目的目录结构及简要介绍:
optics-monorepo/
├── contracts/ # 智能合约相关文件
├── deployments/ # 部署脚本和配置
├── examples/ # 示例代码和项目
├── integration-tests/ # 集成测试
├── packages/ # 项目包,包含工具和库
│ ├── @celo/optics/ # optics 核心库
│ ├── ...
├── scripts/ # 运行项目所需的脚本
├── test/ # 单元测试和测试用例
├── tools/ # 项目工具和实用程序
├── .github/ # GitHub 工作流程和模板
├── .vscode/ # Visual Studio Code 配置
├── docs/ # 项目文档
├── README.md # 项目简介和说明
└── package.json # 项目依赖和配置
contracts/: 包含与项目相关的智能合约代码。deployments/: 存放部署智能合约到区块链的脚本和配置文件。examples/: 提供了一些使用 optics 的示例项目。integration-tests/: 集成测试代码,用于验证项目的不同部分是否正常协作。packages/: 存放项目的核心包,如 optics 库。scripts/: 包含启动、构建和测试项目的脚本。test/: 包含项目的单元测试和测试用例。tools/: 存放项目的工具和实用程序。.github/: 包含 GitHub Actions 工作流程、模板和贡献指南。.vscode/: Visual Studio Code 项目的配置文件。docs/: 项目文档,用于帮助用户理解和使用项目。README.md: 项目的主要文档,介绍项目的目的、功能和如何使用。package.json: 定义了项目的依赖、脚本和元数据。
2. 项目的启动文件介绍
optics-monorepo 的启动主要通过 scripts/ 目录中的脚本进行。以下是两个主要的启动文件:
start.sh: 用于启动本地开发环境的脚本。它会启动必要的本地服务,例如节点、数据库等。build.sh: 用于构建项目的脚本。在项目开发过程中,执行此脚本可以确保所有依赖和模块都已正确编译和安装。
# 在项目根目录下运行以下命令启动项目
./scripts/start.sh
# 或构建项目
./scripts/build.sh
3. 项目的配置文件介绍
optics-monorepo 项目的配置文件主要包括以下几部分:
package.json: 包含项目的元数据、依赖关系和脚本。以下是一些重要的配置项:
{
"name": "optics-monorepo",
"version": "1.0.0",
"description": "A monorepo for optics development",
"scripts": {
"start": "node scripts/start.js",
"build": "node scripts/build.js"
},
"dependencies": {
// 项目的依赖库
}
}
config.json: 项目特定的配置文件,可能包含数据库连接字符串、API密钥等敏感信息。
{
"database": {
"host": "localhost",
"port": 5432,
"user": "user",
"password": "password",
"name": "optics_db"
},
"apiKeys": {
"exampleKey": "ABC123"
}
}
确保配置文件中的敏感信息安全,不要将它们提交到公共代码库中。可以通过环境变量或私钥管理服务来管理这些敏感信息。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
194
212
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++
650
271
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
296
111
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
384
3.7 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
633
143