tutorial-examples 的项目扩展与二次开发
项目的基础介绍
tutorial-examples 是一个开源项目,旨在提供 Java EE 教程的示例代码。该项目包含了一系列示例,涵盖了 Java EE 技术栈中的各种技术,如 Servlet、JavaServer Pages (JSP)、Java Persistence API (JPA)、以及 Contexts and Dependency Injection (CDI) 等。这些示例代码对于学习和理解 Java EE 的基础知识非常有帮助。
项目的核心功能
该项目的核心功能是提供一系列可运行的示例,这些示例可以帮助开发者快速掌握 Java EE 的编程模型和API的使用。每个示例都针对特定的 Java EE 技术或概念,如如何创建和部署 Servlet,如何使用 JSP 技术进行页面渲染,以及如何利用 JPA 进行数据持久化。
项目使用了哪些框架或库?
tutorial-examples 项目主要使用了以下框架和库:
- Java Platform, Enterprise Edition (Java EE)
- Servlet API
- JavaServer Pages (JSP)
- Java Persistence API (JPA)
- Contexts and Dependency Injection (CDI)
- Java API for RESTful Web Services (JAX-RS)
- Java Message Service (JMS)
这些技术和框架是 Java EE 平台的核心组成部分,用于构建企业级应用程序。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构清晰地反映了不同的示例和它们所属的技术领域。以下是一些主要的目录和它们的用途:
examples/servlet- 包含了使用 Servlet API 的示例。examples/jsp- 包含了使用 JSP 技术的页面示例。examples/jpa- 包含了使用 JPA 进行数据持久化的示例。examples/cdi- 包含了使用 CDI 实现依赖注入和上下文管理的示例。examples/rest- 包含了使用 JAX-RS 创建 RESTful Web 服务的示例。examples/jms- 包含了使用 JMS 实现消息传递的示例。
每个目录下通常都有相应的 pom.xml 文件,用于 Maven 构建和依赖管理。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
1. 新增示例
开发者可以根据最新的 Java EE 规范或技术趋势,新增更多的示例,比如 WebSocket、Batch API、JSON-P 等。
2. 集成现代框架
随着技术的发展,可以将现代的框架如 Spring Boot、Apache Camel 等集成到示例中,以展示与 Java EE 的兼容性。
3. 优化现有示例
对现有示例进行优化,比如改进代码结构、提高代码的可读性、增加单元测试等,使示例更加符合最佳实践。
4. 提供教程和文档
为每个示例提供详细的中文教程和文档,帮助更多的开发者理解 Java EE 技术的使用。
5. 支持不同版本的 Java EE
随着 Java EE 版本的更新,确保示例支持最新的 Java EE 版本,同时也兼容较旧的版本。
通过这些扩展和二次开发,tutorial-examples 项目可以成为更全面的 Java EE 学习资源,帮助更多的开发者在企业级应用开发领域取得成功。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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