Ember.js 技术文档
1. 安装指南
1.1 安装 Node.js
在安装 Ember.js 之前,请确保你已经安装了 Node.js。你可以通过以下命令检查是否已安装 Node.js:
node -v
如果没有安装,请访问 Node.js 官网 下载并安装最新版本的 Node.js。
1.2 安装 Ember CLI
Ember CLI 是 Ember.js 的命令行工具,用于创建和管理 Ember 项目。你可以通过 npm 安装 Ember CLI:
npm install -g ember-cli
安装完成后,你可以通过以下命令检查 Ember CLI 是否安装成功:
ember -v
2. 项目的使用说明
2.1 创建新项目
使用 Ember CLI 创建一个新的 Ember 项目:
ember new my-app
这将创建一个名为 my-app
的新目录,并在其中初始化一个 Ember 项目。
2.2 启动开发服务器
进入项目目录并启动开发服务器:
cd my-app
ember serve
默认情况下,开发服务器会在 http://localhost:4200
上运行。你可以通过浏览器访问该地址来查看你的应用。
2.3 添加新组件
你可以使用 Ember CLI 添加新的组件:
ember generate component my-component
这将生成一个名为 my-component
的组件,并在 app/components
目录下创建相应的文件。
2.4 添加新路由
你可以使用 Ember CLI 添加新的路由:
ember generate route my-route
这将生成一个名为 my-route
的路由,并在 app/routes
和 app/templates
目录下创建相应的文件。
3. 项目API使用文档
3.1 路由 API
Ember 的路由系统允许你定义应用的不同页面和状态。以下是一些常用的路由 API:
this.route('name', { path: '/path' });
:定义一个名为name
的路由,并指定其路径为/path
。this.route('name', { path: '/path' }, function() { ... });
:定义一个嵌套路由。this.route('name', { resetNamespace: true });
:重置命名空间。
3.2 组件 API
Ember 组件是构建用户界面的基本单元。以下是一些常用的组件 API:
{{yield}}
:在组件模板中定义内容块。{{action 'name' arg1 arg2}}
:定义一个动作,并传递参数。{{input value=name}}
:创建一个输入框,并绑定到name
属性。
3.3 数据层 API
Ember Data 是 Ember 的默认数据管理工具。以下是一些常用的 Ember Data API:
store.findRecord('model', id)
:根据模型名称和 ID 查找单个记录。store.findAll('model')
:查找所有指定模型的记录。store.createRecord('model', attributes)
:创建一个新的模型记录。
4. 项目安装方式
4.1 通过 npm 安装
你可以通过 npm 安装 Ember.js:
npm install ember-source
4.2 通过 yarn 安装
你也可以通过 yarn 安装 Ember.js:
yarn add ember-source
4.3 通过 CDN 引入
如果你不想通过 npm 或 yarn 安装,你可以通过 CDN 引入 Ember.js:
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/ember-source@latest/dist/ember.min.js"></script>
通过以上步骤,你应该能够成功安装并使用 Ember.js 来构建你的 Web 应用。
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
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科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
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