loopback4-starter 的安装和配置教程
2025-05-08 10:56:16作者:齐添朝
1. 项目基础介绍和主要编程语言
loopback4-starter 是一个基于 LoopBack 4 的项目起始模板,旨在帮助开发者快速搭建 Node.js 应用程序。LoopBack 是一个开源的 Node.js 框架,它允许你快速创建 RESTful API,并与各种设备、服务和数据库进行交互。本项目主要用于构建高性能、可扩展的 API 服务。主要使用的编程语言是 JavaScript,同时也支持 TypeScript。
2. 项目使用的关键技术和框架
本项目使用了以下关键技术和框架:
- LoopBack 4: LoopBack 4 是 LoopBack 的最新版本,它提供了构建 API 的核心框架。
- Express: Express 是 Node.js 的一个快速、无开箱即用的 Web 框架。
- TypeScript: TypeScript 是 JavaScript 的一个超集,添加了静态类型等特性。
- TypeORM: TypeORM 是一个 ORM(对象关系映射器),用于在 Node.js 环境中操作数据库。
- Inversify: Inversify 是一个轻量级的依赖注入框架。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤
准备工作
在开始安装之前,请确保您的系统中已经安装了以下软件:
- Node.js: Node.js 是运行 JavaScript 的环境,本项目需要 Node.js 12 或更高版本。
- Git: Git 是一个版本控制系统,用于从 GitHub 克隆项目。
安装步骤
-
克隆项目
首先,使用 Git 克隆项目到本地:
git clone https://github.com/sourcefuse/loopback4-starter.git -
安装依赖
进入项目目录,使用 npm 或 yarn 安装项目依赖:
cd loopback4-starter npm install或者,如果你使用 yarn:
yarn install -
配置项目
根据您的项目需求,对项目进行配置。LoopBack 4 使用
@loopback/core的配置管理系统。配置文件通常位于项目的src目录下的config文件夹中。 -
启动项目
运行以下命令启动项目:
npm run start或者,如果你使用 yarn:
yarn start如果一切正常,项目将启动并运行在
http://localhost:3000上。
以上就是 loopback4-starter 的安装和配置指南。按照这些步骤操作,您应该能够成功搭建并运行您的 LoopBack 4 应用程序。
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
9
暂无简介
Dart
645
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
207
221
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++
653
286
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
250
317
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
🎉 (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
1.13 K
637
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++
78
101
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
134
873