Apache XML Graphics Commons 使用教程
2024-08-07 18:14:56作者:滕妙奇
项目介绍
Apache XML Graphics Commons 是一个库,它包含了 Apache Batik 和 Apache FOP 共享的常用组件。这些组件不仅在 Batik 和 FOP 中使用,也可以独立使用。该项目提供了多种图形处理工具,包括图像写入器抽象、Java2D 辅助类、图像加载框架等。
项目快速启动
要开始使用 Apache XML Graphics Commons,首先需要从 GitHub 克隆项目仓库:
git clone https://github.com/apache/xmlgraphics-commons.git
然后,进入项目目录并使用 Apache Ant 构建项目:
cd xmlgraphics-commons
ant
构建完成后,你可以在 build/lib 目录下找到生成的 JAR 文件。将这个 JAR 文件添加到你的项目依赖中,即可开始使用 Apache XML Graphics Commons 提供的功能。
应用案例和最佳实践
Apache XML Graphics Commons 广泛应用于需要处理图形和图像的 Java 项目中。例如,它可以用于生成 PostScript 和 EPS 文件,处理 XMP 元数据,以及进行图像格式转换。以下是一个简单的示例,展示如何使用 Apache XML Graphics Commons 生成一个 PostScript 文件:
import org.apache.xmlgraphics.java2d.ps.EPSDocumentGraphics2D;
import java.awt.Graphics2D;
import java.io.FileOutputStream;
public class EPSExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
EPSDocumentGraphics2D g2d = new EPSDocumentGraphics2D(false);
g2d.setGraphicContext(new org.apache.xmlgraphics.java2d.GraphicContext());
FileOutputStream out = new FileOutputStream("example.eps");
g2d.setupDocument(out, 400, 300);
Graphics2D g = g2d.getGraphics2D();
g.drawString("Hello, World!", 50, 100);
g2d.finish();
out.close();
}
}
典型生态项目
Apache XML Graphics Commons 是 Apache 图形项目的一部分,与以下项目紧密相关:
- Apache Batik: 一个用于处理 SVG 图形的 Java 库。
- Apache FOP: 一个用于将 XML 文档转换为 PDF 和其他格式的 Java 库。
这些项目共同构成了 Apache 图形处理生态系统,提供了从图像处理到文档格式转换的完整解决方案。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
416
3.2 K
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
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
暂无简介
Dart
682
160
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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
1.21 K
664
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
259