inversify-binding-decorators 的安装和配置教程
1. 项目基础介绍和主要编程语言
inversify-binding-decorators 是一个用于 InversifyJS 容器的 TypeScript 装饰器。它提供了一种简单的方式来定义和装饰依赖注入绑定。装饰器是一种特殊类型的声明,它能够被附加到类声明、方法、访问符、属性或参数上。本项目主要使用 TypeScript 编程语言,同时也支持 JavaScript。
2. 项目使用的关键技术和框架
本项目使用的关键技术是 TypeScript 装饰器,它是 TypeScript 提供的一个实验性特性,允许开发者以声明的方式修饰类、方法、访问符、属性或参数。本项目依赖于 InversifyJS,一个轻量级的依赖注入框架,通过使用装饰器,可以简化依赖注入的配置过程。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤
准备工作
在开始安装 inversify-binding-decorators 之前,请确保您的开发环境中已经安装了 Node.js。您可以通过在命令行中运行以下命令来检查 Node.js 是否安装以及安装的版本:
node -v
如果您的 Node.js 版本低于 8.0,建议您升级到最新版本,因为本项目依赖的一些包可能不支持较低版本的 Node.js。
安装步骤
-
克隆项目到本地:
使用 Git 命令克隆项目到您的本地开发环境:
git clone https://github.com/inversify/inversify-binding-decorators.git -
安装项目依赖:
切换到项目目录中,使用 npm 或 yarn 安装项目依赖:
cd inversify-binding-decorators npm install或者,如果您使用 yarn:
yarn install -
编译项目:
在项目目录中,运行以下命令来编译 TypeScript 代码:
npm run build或者,如果您使用 yarn:
yarn build -
使用
inversify-binding-decorators:在您的项目中,可以通过
import语句来引入inversify-binding-decorators提供的装饰器,并按照官方文档中提供的示例来使用它们。
这样,您就完成了 inversify-binding-decorators 的安装和配置。现在,您可以开始使用装饰器来简化您的依赖注入配置了。
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-1.5暂无简介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
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
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