XTDB 开源数据库使用教程
1. 项目目录结构及介绍
在xtdb项目的根目录下,主要的文件和目录包括:
README.md: 项目的基本介绍和说明。build.gradle.kts: Gradle构建脚本,用于管理依赖和构建过程。settings.gradle.kts: Gradle设置文件,定义项目模块。src/main/clojure: Clojure源代码存放的地方,XTDB的核心实现。src/main/resources: 存放非Java源码资源,如配置文件等。
其它诸如.gitignore, LICENSE, gradlew, gradlew.bat等是标准的Git和Gradle项目维护文件。
2. 项目启动文件介绍
XTDB项目使用Clojure语言编写,因此通常通过Clojure的REPL(Read-Eval-Print Loop)或者Java应用程序来启动。主要的入口点可能隐藏在源代码的某个地方,例如一个名为main.cljs或core.clj的文件,该文件包含main函数,这是Clojure应用的标准入口点。然而,在提供的信息中没有明确指出具体的启动脚本,你可能需要检查build.gradle.kts或源代码中的lein(Leiningen,Clojure的一个构建工具)配置以找到确切的启动方式。
由于XTDB支持通过SQL接口操作,可以预期它有一个服务器组件,这个组件可能是通过运行一个特定的命令或脚本来启动的。如果没有直接的start.sh或run.bat脚本,你可以尝试使用Gradle的run任务或Clojure的lein run命令来启动应用程序。
3. 项目的配置文件介绍
在src/main/resources目录下,可能存在配置文件,但具体名称和内容需参考项目文档或者源代码中的引用。常见的配置文件可能以.properties或.edn(Edn,一种数据表示格式)结尾。这些文件通常用来设定XTDB的行为,比如数据库连接参数、时间旅行功能的配置、日志级别等等。
例如,如果存在一个名为xtdb.properties的文件,它可能包含如下键值对:
xtdb.node.storage.backend=local-file
xtdb.node.index.backend=lucene
xtdb.http.port=8080
配置项xtdb.node.storage.backend指定了存储引擎,xtdb.node.index.backend设置了索引引擎,而xtdb.http.port则确定了HTTP服务监听的端口。
如果你找不到任何现成的配置文件,XTDB可能会在运行时接受命令行参数或环境变量来定制行为,这种情况下,你需要查阅项目文档以了解如何传递这些参数。
请注意,因为上述内容基于一般开源项目的经验,对于具体xtdb项目,最好参照其官方文档或示例代码来获取最准确的启动和配置方法。可以在项目仓库的docs目录或GitHub页面上的博客部分找到这些详细信息。
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