gMission 开源项目启动与配置教程
2025-05-20 18:06:54作者:谭伦延
1. 项目的目录结构及介绍
gMission 是一个通用的空间众包平台,用于研究人员。以下是项目的主要目录结构及其说明:
-
根目录
README.md:项目说明文件,包含项目信息、使用方法和相关链接。LICENSE:项目使用的许可证文件,本项目采用 MIT 许可证。.gitignore:git 忽略文件,指定 Git 应该忽略的文件和目录。
-
子目录
services:包含项目运行所需的服务。shellScripts:存放一些项目部署和运维的脚本文件。logs:存放日志文件。data:存储项目所需的数据文件。docs:存放项目文档。src:源代码目录,包含项目的核心代码。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件通常位于项目的根目录或特定的子目录中,以下是可能的启动文件及其介绍:
-
根目录下的启动脚本
start.sh:Linux 系统下的启动脚本,通过执行该脚本可以启动项目。start.bat:Windows 系统下的启动批处理文件,双击该文件可以启动项目。
-
服务目录下的启动文件
- 如果项目采用了如 Django、Flask 等框架,通常会有一个
wsgi.py文件,它是用于启动 WSGI 服务器的入口文件。
- 如果项目采用了如 Django、Flask 等框架,通常会有一个
-
源代码目录下的启动文件
main.py或app.py:通常是项目的入口脚本,它初始化应用并启动服务器。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件通常包含项目的设置、数据库连接信息、第三方服务的密钥等。以下是一些常见的配置文件及其介绍:
-
config.py- 这是一个 Python 项目的配置文件,其中定义了项目的各种配置信息,如数据库连接、第三方服务的 API 密钥等。
-
.env- 如果项目使用了环境变量管理配置,
.env文件会存储所有环境变量的值,通过python-dotenv库等工具在应用启动时加载。
- 如果项目使用了环境变量管理配置,
-
settings.py- 对于使用 Django 框架的项目,
settings.py文件包含了项目的所有配置信息,如数据库设置、应用列表、中间件配置等。
- 对于使用 Django 框架的项目,
启动项目前,确保正确配置了所有必需的配置文件,并根据实际情况修改默认设置,例如数据库连接信息、密钥等敏感数据。
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
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
421
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
261
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++
689
330
暂无简介
Dart
686
160
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥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
🎉 (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
1.22 K
666
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869