Windshaft 技术文档
2024-12-24 16:52:52作者:江焘钦
1. 安装指南
在开始安装 Windshaft 之前,请确保您的系统满足以下要求:
- Node.js 版本 10.x (npm 6.x)
- PostgreSQL 版本 10.0 或以上
- PostGIS 版本 2.4 或以上
- CARTO Postgres 扩展版本 0.24.1 或以上
- Redis 版本 4 或以上
- 安装以下依赖库:
libcairo2-dev,libpango1.0-dev,libjpeg8-dev和libgif-dev(用于服务器端画布支持) - C++11 环境(用于构建内部依赖,如果没有为您的操作系统架构预构建的二进制文件)
安装步骤如下:
$ npm install
如果您需要安装 Mapnik,请参考以下步骤(注意:仅在开发 Mapnik 和/或 node-mapnik 时需要):
$ mason install mapnik <version>
其中 <version> 是 Mapnik 的最新发布版本。
2. 项目使用说明
Windshaft 是一个用于 PostGIS 和 torque.js 的 Node.js 地图瓦片库,支持 CartoCSS 样式。以下是一些高级用法的例子,您可以参考 Windshaft-cartodb 项目。
3. 项目API使用文档
目前项目中提供的 API 使用文档未在给出的信息中明确说明,您可能需要参考官方仓库或相关项目以获取详细信息。
4. 项目安装方式
项目的安装方式已在安装指南中详细说明。您可以通过以下命令安装所有基于 Node.js 的依赖:
$ npm install
对于 Mapnik 的安装,您可以使用 mason 工具来编译和安装:
$ mason install mapnik <version>
确保替换 <version> 为所需的 Mapnik 版本。
此外,本项目也支持 Docker 环境。以下是使用 Docker 的相关命令:
- 运行测试:
$ DOCKER_IMAGE=<docker-image-tag> NODE_VERSION=<nodejs-version> npm run test:docker
- 调试:
$ DOCKER_IMAGE=<docker-image-tag> npm run docker:bash
请替换 <docker-image-tag> 和 <nodejs-version> 为相应的 Docker 镜像标签和 Node.js 版本。
以上是关于 Windshaft 的技术文档,希望对您的使用有所帮助。
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
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
8
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++
654
282
暂无简介
Dart
643
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
248
317
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
214
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.13 K
631
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
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++
77
100