【亲测免费】 WTM 开源项目使用教程
2026-01-17 08:38:11作者:魏献源Searcher
1. 项目的目录结构及介绍
WTM(Walking The World)是一个基于.NET Core的开源项目,旨在简化Web应用程序的开发。以下是项目的目录结构及其介绍:
WTM/
├── src/
│ ├── WTM.Core/
│ ├── WTM.Web/
│ └── WTM.UnitTest/
├── docs/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── WTM.sln
src/:包含项目的源代码。WTM.Core/:核心库,包含业务逻辑和数据访问层。WTM.Web/:Web应用程序,包含控制器、视图和静态文件。WTM.UnitTest/:单元测试项目。
docs/:项目文档。.gitignore:Git忽略文件。LICENSE:项目许可证。README.md:项目介绍和使用说明。WTM.sln:Visual Studio解决方案文件。
2. 项目的启动文件介绍
WTM项目的启动文件位于src/WTM.Web/目录下,主要文件包括:
Program.cs:应用程序的入口点,负责配置和启动Web主机。Startup.cs:配置服务和应用程序的请求管道。
Program.cs
public class Program
{
public static void Main(string[] args)
{
CreateHostBuilder(args).Build().Run();
}
public static IHostBuilder CreateHostBuilder(string[] args) =>
Host.CreateDefaultBuilder(args)
.ConfigureWebHostDefaults(webBuilder =>
{
webBuilder.UseStartup<Startup>();
});
}
Startup.cs
public class Startup
{
public Startup(IConfiguration configuration)
{
Configuration = configuration;
}
public IConfiguration Configuration { get; }
public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
{
// 配置服务
}
public void Configure(IApplicationBuilder app, IWebHostEnvironment env)
{
// 配置请求管道
}
}
3. 项目的配置文件介绍
WTM项目的配置文件主要包括appsettings.json和环境特定的配置文件(如appsettings.Development.json)。
appsettings.json
{
"Logging": {
"LogLevel": {
"Default": "Information",
"Microsoft": "Warning",
"Microsoft.Hosting.Lifetime": "Information"
}
},
"AllowedHosts": "*"
}
Logging:配置日志级别。AllowedHosts:配置允许访问的主机。
appsettings.Development.json
{
"Logging": {
"LogLevel": {
"Default": "Debug",
"System": "Information",
"Microsoft": "Information"
}
}
}
Logging:在开发环境中配置更详细的日志级别。
以上是WTM开源项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这份教程能帮助你更好地理解和使用WTM项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0212
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0137
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
GLM-5.2智谱开源 GLM-5.2,这是针对长文本任务的最新旗舰模型。相较于前代产品 GLM-5.1,它在长文本任务处理能力上实现了显著飞跃,并且首次在稳定的 100 万 token 上下文中提供这一能力。Jinja00
SwanLab⚡️SwanLab - an open-source, modern-design AI training tracking and visualization tool. Supports Cloud / Self-hosted use. Integrated with PyTorch / Transformers / LLaMA Factory / veRL/ Swift / Ultralytics / MMEngine / Keras etc.Python00
tiny-universe《大模型白盒子构建指南》:一个全手搓的Tiny-UniverseJupyter Notebook03
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
32
16
暂无描述
Dockerfile
774
5.07 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
872
2.01 K
openEuler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。
C
468
461
Ascend Extension for PyTorch
Python
757
960
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
696
1.4 K
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++
1.1 K
1.14 K
本仓库是 Flutter SDK 与 Flutter Engine 的 OpenHarmony 适配版本,由 CPF-Flutter 团队维护。开发者可使用熟悉的 Flutter 技术栈开发 OpenHarmony 应用,3.35.7 及以后的适配版本可基于本仓库源码构建支持 OpenHarmony 的 Flutter Engine。
Dart
1.03 K
271
昇腾LLM分布式训练框架
Python
183
230
CANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体,本仓库为其提供可复用的 Skills 模块。
Python
1.03 K
646