Duke 项目使用教程
2024-09-27 03:51:30作者:彭桢灵Jeremy
1. 项目目录结构及介绍
Duke 项目的目录结构如下:
Duke/
├── doc/
├── duke-core/
├── duke-dist/
├── duke-es/
├── duke-json/
├── duke-lucene/
├── duke-mapdb/
├── duke-mongodb/
├── duke-server/
├── .gitignore
├── .travis.yml
├── LICENSE.md
├── README.md
├── changes.txt
└── pom.xml
目录介绍:
- doc/: 包含项目的文档文件。
- duke-core/: Duke 的核心模块,包含主要的去重逻辑。
- duke-dist/: 包含项目的分发文件。
- duke-es/: 与 Elasticsearch 集成的模块。
- duke-json/: 处理 JSON 数据的模块。
- duke-lucene/: 基于 Lucene 的模块。
- duke-mapdb/: 与 MapDB 集成的模块。
- duke-mongodb/: 与 MongoDB 集成的模块。
- duke-server/: 包含 Duke 的服务器模块。
- .gitignore: Git 忽略文件配置。
- .travis.yml: Travis CI 配置文件。
- LICENSE.md: 项目许可证文件。
- README.md: 项目介绍和使用说明。
- changes.txt: 项目变更记录。
- pom.xml: Maven 项目配置文件。
2. 项目启动文件介绍
Duke 项目的启动文件主要位于 duke-server/ 目录下。启动 Duke 服务器的命令如下:
java -jar duke-server/target/duke-server-<version>.jar
其中 <version> 是 Duke 的版本号。启动后,Duke 服务器将监听默认端口(通常是 8080),可以通过浏览器访问 http://localhost:8080 来使用 Duke 的 Web 界面。
3. 项目配置文件介绍
Duke 项目的配置文件主要位于 duke-core/ 目录下,配置文件通常是一个 XML 文件,用于定义数据源、比较器、清理器等。以下是一个简单的配置文件示例:
<configuration>
<datasource class="no.priv.garshol.duke.datasources.ColumnarDataSource">
<param name="file" value="data.csv"/>
<param name="separator" value=","/>
</datasource>
<comparator class="no.priv.garshol.duke.comparators.Levenshtein"/>
<cleaner class="no.priv.garshol.duke.cleaners.TrimCleaner"/>
</configuration>
配置文件说明:
- datasource: 定义数据源,可以是 CSV 文件、数据库等。
- comparator: 定义用于比较记录的比较器,如 Levenshtein 距离比较器。
- cleaner: 定义用于清理数据的清理器,如 TrimCleaner 用于去除字符串两端的空白字符。
通过修改配置文件,可以自定义 Duke 的行为,以适应不同的数据去重需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0154- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
LongCat-Video-Avatar-1.5最新开源LongCat-Video-Avatar 1.5 版本,这是一款经过升级的开源框架,专注于音频驱动人物视频生成的极致实证优化与生产级就绪能力。该版本在 LongCat-Video 基础模型之上构建,可生成高度稳定的商用级虚拟人视频,支持音频-文本转视频(AT2V)、音频-文本-图像转视频(ATI2V)以及视频续播等原生任务,并能无缝兼容单流与多流音频输入。00
auto-devAutoDev 是一个 AI 驱动的辅助编程插件。AutoDev 支持一键生成测试、代码、提交信息等,还能够与您的需求管理系统(例如Jira、Trello、Github Issue 等)直接对接。 在IDE 中,您只需简单点击,AutoDev 会根据您的需求自动为您生成代码。Kotlin03
Intern-S2-PreviewIntern-S2-Preview,这是一款高效的350亿参数科学多模态基础模型。除了常规的参数与数据规模扩展外,Intern-S2-Preview探索了任务扩展:通过提升科学任务的难度、多样性与覆盖范围,进一步释放模型能力。Python00
skillhubopenJiuwen 生态的 Skill 托管与分发开源方案,支持自建与可选 ClawHub 兼容。Python0112
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
733
4.76 K
deepin linux kernel
C
31
16
Ascend Extension for PyTorch
Python
652
797
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
1.25 K
153
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.1 K
611
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++
1.01 K
1.01 K
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
147
237
昇腾LLM分布式训练框架
Python
168
200
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
434
395
暂无简介
Dart
987
253