YAGR项目启动与配置教程
2025-04-24 04:27:54作者:董斯意
1. 项目的目录结构及介绍
YAGR(Yet Another Gravity UI)项目的目录结构如下所示:
yagr/
├── assets/ # 存储项目所需的静态资源,如图片、样式表和JavaScript文件
├── components/ # 存储可复用的UI组件
├── config/ # 存储项目的配置文件
├── docs/ # 存储项目文档
├── public/ # 存储项目公共文件,如index.html
├── src/ # 存储项目源代码
│ ├── index.js # 项目入口文件
│ ├── App.js # 应用程序主组件
│ └── ... # 其他源代码文件
├── tests/ # 存储单元测试和集成测试相关代码
├── .gitignore # 指定git应该忽略的文件和目录
├── package.json # 项目信息和项目依赖
├── README.md # 项目说明文件
└── ... # 其他可能存在的文件或目录
每个目录的具体功能如下:
assets/:存放项目所需的各种静态资源,例如图片、字体文件、CSS样式表和JavaScript文件等。components/:包含了项目中所有可复用的UI组件。config/:包含项目的配置文件,如数据库连接、API端点等。docs/:存放项目文档,方便开发者了解和使用项目。public/:通常包含不变的公共文件,如网站的入口HTML文件。src/:存放项目的源代码,是项目开发的核心目录。tests/:存放项目的测试代码,用于确保代码的质量和稳定性。.gitignore:指定在执行git操作时应该忽略的文件和目录,以避免将敏感或不必要的文件提交到版本控制中。package.json:定义了项目的依赖关系和其他元数据。README.md:包含了项目的基本信息,通常包括安装步骤、使用说明、贡献指南等。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件通常位于src/目录下的index.js。这个文件是项目的入口点,它负责初始化应用程序并挂载到DOM中。
以下是一个基本的index.js文件内容示例:
import React from 'react';
import ReactDOM from 'react-dom';
import App from './App';
ReactDOM.render(
<React.StrictMode>
<App />
</React.StrictMode>,
document.getElementById('root')
);
在这段代码中:
import语句用于导入React库和其他必要的组件。ReactDOM.render是一个React方法,用于将React组件渲染到页面上的指定DOM元素中。<React.StrictMode>用于启用React的严格模式,这是一个开发模式,用于帮助开发者发现潜在的问题。<App />是项目的主组件,通常包含了应用程序的所有其他组件。document.getElementById('root')是指定React应用的挂载点,通常在public/index.html中有对应的DOM元素。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件通常位于config/目录下,具体的配置文件名称和内容会根据项目的具体需求而有所不同。以下是一个示例配置文件config.js的内容:
// config.js
const config = {
apiBaseUrl: 'https://api.example.com',
dbConnection: {
host: 'localhost',
user: 'root',
password: 'password',
database: 'yagr_db'
},
// 其他配置项...
};
export default config;
在这个配置文件中:
apiBaseUrl定义了应用程序使用的API的基本URL。dbConnection对象包含了数据库连接的必要信息,如主机、用户、密码和数据库名称。export default config;语句用于导出配置对象,使其可以在项目中的其他文件中被导入和使用。
开发者可以根据项目的具体需求来添加或修改配置项。在使用配置文件时,通常会在项目的不同部分导入并使用这些配置值。
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
279
暂无简介
Dart
640
147
Ascend Extension for PyTorch
Python
202
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
246
316
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
213
🎉 (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
1.12 K
630
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