Apache Sling OSGi Feature 模型入门教程
本文档将引导您了解并使用 Apache Sling OSGi Feature 项目,该项目旨在提供一种更丰富的OSGi应用程序定义和组装方式。
1. 项目目录结构及介绍
Apache Sling OSGi Feature 的核心仓库包括以下主要目录:
- docs: 包含项目的文档,如 Markdown 文件。
- src: 源代码目录,这里包含了实现 Feature 模型的各种类和接口。
- tests: 测试代码目录,用于验证项目功能的正确性。
目录结构如下:
.
├── docs # 文档目录
│ └── ... # 各种Markdown格式的文档文件
├── src # 源代码目录
│ ├── main # 主要源代码
│ │ └── java # Java代码
│ └── test # 测试代码
│ └── java # 测试用Java代码
└── tests # 更多测试相关的代码
└── ... # 不同类型的测试子目录
2. 项目启动文件介绍
在 Apache Sling OSGi Feature 中,并没有传统的单一启动文件,因为这个项目提供的是一个库,用于处理和解析 OSGi 特性的模型。通常,它会被集成到构建系统(如 Maven 或 Gradle)或者运行时环境(如 Karaf 或 Equinox)中使用。在这些环境中,相应的脚本或配置文件会调用这个库来管理 OSGi 功能的打包和部署。
例如,在使用 Maven 的情况下,你可能会找到一个 pom.xml 文件,其中包含对 sling-org-apache-sling-feature 的依赖,并使用特定的 Maven 插件(如 slingstart-maven-plugin)来生成启动包。
<dependency>
<groupId>org.apache.sling</groupId>
<artifactId>sling-org-apache-sling-feature</artifactId>
<version>版本号</version>
</dependency>
3. 项目配置文件介绍
在 Apache Sling OSGi Feature 中,配置文件通常是 JSON 格式的,描述了 OSGi 容器中的特性(Feature)。每个特征可能包含多个方面,如包(bundles)、服务(services)、配置(configurations)等。下面是一个简单的示例配置文件:
{
"id": "org.apache.sling.core.feature",
"version": "1.0.0",
"bundles": [
{ "id": "org.apache.sling.api", "version": "2.7.4" },
...
],
"framework-properties": {
"org.apache.sling.logging.default.level": "DEBUG",
"org.apache.felix.framework.cache": "true"
}
}
在这个例子中,我们定义了一个名为 org.apache.sling.core.feature 的特性,其版本是 1.0.0。它包含了两个框架属性配置,并且捆绑了 org.apache.sling.api 包的一个版本。
通过这种方式,开发者可以声明应用所需的功能、依赖及其详细设置,然后在运行时由容器解析和执行这些配置。
请注意,实际的配置文件可能更复杂,包括额外的要求(requirements)、能力(capabilities)和其他元数据,以满足具体应用的需求。欲了解更多关于配置文件的细节,请参考项目的官方文档。
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
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
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
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00