Apache Sling Karaf 特性模块使用教程
1. 项目介绍
Apache Sling Karaf 特性模块 (sling-org-apache-sling-karaf-features) 是一个基于 Apache Karaf 的 Apache Sling 分发版。它提供了一种简便的方式来在 Karaf 容器中部署和管理 Sling 相关的功能和组件。这个仓库包含了 Sling 的 Karaf 功能库和相关的工件,打包在一个独立的存档中。
2. 项目快速启动
步骤1:启动 Apache Karaf 或 Sling 的 Karaf 分发版
首先确保您已经安装了 Apache Karaf 或下载并启动了 Sling 的 Karaf 分发版。
步骤2:添加 Sling 功能仓库
如果你使用的是标准的 Apache Karaf,需要执行以下命令来添加 Sling 的功能仓库:
karaf@root()> feature:repo-add mvn:org.apache.sling/org.apache.sling.karaf-features/0.2.0-SNAPSHOT/xml/features
如果你已经运行了 Sling 的 Karaf 分发版,这一步可以省略。
步骤3:安装依赖服务
为了使 Sling 正常工作,需要安装 OSGi R7 Http Service 和 Http Whiteboard Service,例如 Apache Felix HTTP Service:
karaf@root()> feature:install felix-http
步骤4:安装配置
安装 Sling 的默认或自定义配置:
karaf@root()> feature:install sling-configs
步骤5:安装 Sling 快速启动特征
你可以选择不同的启动方式,如基于 Oak 的 Tar 存储:
karaf@root()> feature:install sling-quickstart-oak-tar
或者基于 MongoDB 的存储(前提是你已有一个配置好的 MongoDB 实例):
karaf@root()> feature:install sling-quickstart-oak-mongo
步骤6:安装起始内容
若需安装起始内容,包括 Composum 库:
karaf@root()> feature:install sling-starter-content
步骤7:访问 Sling 应用
现在可以通过浏览器访问 http://localhost:8181/ 来查看和测试你的 Apache Sling 应用。
3. 应用案例与最佳实践
- 内容管理系统:利用 Sling 的强项,构建灵活的内容管理和发布系统。
- API 集成:作为中间层,集成不同系统的 RESTful API,实现数据交换和转换。
- 模块化开发:通过 OSGi 模块化的特性,实现可插拔的应用组件。
最佳实践包括遵循 OSGi 服务设计原则,保持组件间的松耦合以及利用 Sling 的事件机制进行异步处理。
4. 典型生态项目
- Apache Felix:作为基础的 OSGi 容器,提供了 Sling 运行时环境。
- Apache Jackrabbit Oak:用于内容存储的高性能、可扩展的数据库。
- Composum:一个面向 Sling 的可视化内容管理和编辑工具。
这些生态项目共同构成了 Sling 在 Karaf 环境中的强大支持体系。
这篇教程涵盖了 Apache Sling Karaf 特性模块的基本操作,更多详细信息可以在 项目官方文档 中找到。希望对你在理解和使用 Sling 在 Karaf 上的应用有所帮助。祝你好运!
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
yuanrongopenYuanrong runtime:openYuanrong 多语言运行时提供函数分布式编程,支持 Python、Java、C++ 语言,实现类单机编程高性能分布式运行。Go051
MiniCPM-SALAMiniCPM-SALA 正式发布!这是首个有效融合稀疏注意力与线性注意力的大规模混合模型,专为百万级token上下文建模设计。00
ebook-to-mindmapepub、pdf 拆书 AI 总结TSX01