使用Elixir JSON Schema Validator,您的数据验证解决方案
Elixir JSON Schema Validator 是一个强大的工具,它实现了JSON Schema的草案4、6和7规范,为您的Elixir应用提供了可靠的数据验证支持。这个库已经通过了官方的JSON Schema Test Suite,确保了其在各种情况下的准确性和可靠性。
项目介绍
安装简单,只需将以下依赖添加到你的mix.exs文件中:
defp deps do
[
{:ex_json_schema, "~> 0.10.2"}
]
end
然后运行mix deps.get更新你的依赖项。
该项目不仅仅是一个简单的验证器,它还支持远程Schema的加载和解析。你可以在配置文件中设置远程Schema解析函数,以处理网络获取和解码的工作。此外,对于官方draft 4元Schema,项目内部已内置,无需额外网络请求。
项目技术分析
Elixir JSON Schema Validator 提供了两种主要操作:解析Schema和进行数据验证。解析Schema时,会检查其是否符合Meta-schema并解决所有 $ref 引用。数据验证则提供了一种直观的方式来判断数据是否满足Schema要求,有详细错误报告或直接返回验证结果两种模式可供选择。
此外,该库还支持自定义格式验证,允许您扩展内置的格式验证功能,以适应项目特定的需求。如果遇到未知的format属性,你可以提供一个回调函数来决定如何处理。
应用场景
在任何需要验证JSON数据结构的场合,如API响应、用户输入、配置文件等,都可以使用Elixir JSON Schema Validator。例如,在开发Web服务时,可以用它来验证客户端发送的数据;在处理复杂JSON结构的配置文件时,它可以确保配置的有效性。
项目特点
- 全面兼容:支持JSON Schema的多个版本(草案4、6和7)。
- 远程Schema解析:轻松处理远程Schema,可以自定义解析策略。
- 高效验证:一次性解析并解决所有引用,避免重复工作。
- 自定义错误格式:默认提供简洁的错误消息,也可自定义错误格式化方法。
- 灵活的格式支持:内置多种格式验证,并支持自定义格式验证回调。
总的来说,Elixir JSON Schema Validator是Elixir开发者在数据验证方面的得力助手,提供了一整套完整的解决方案,让您的应用在处理JSON数据时更加安全、稳定。立即尝试,让您的数据验证变得既简单又强大!
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00