Ember Time Machine 使用指南
2024-09-01 20:09:09作者:郦嵘贵Just
1. 项目目录结构及介绍
Ember Time Machine 的目录结构遵循 Ember CLI 应用的标准布局,确保了开发的一致性和可维护性。以下是其主要组成部分:
- addon: 包含自定义组件、服务和混入等,这些是该 Ember 加载项的核心功能实现。
- app: 提供默认的应用模板和组件,当作为独立应用运行时使用。
- blueprints: 定义了当使用
ember generate命令时自动生成的文件模板。 - config: 存放配置文件,其中
config/environment.js是最重要的,用于设置开发、测试和生产的不同环境变量。 - tests: 测试套件存放地,包括单元测试和集成测试文件。
- vendor: 自定义或第三方库,不通过 NPM 或 Bower 管理,但应用依赖的代码。
- .bowerrc, .editorconfig, .gitignore, .jshintrc, ember-cli-build.js, package.json, testem.js 等其他文件负责构建流程、代码风格检查、测试环境配置等。
2. 项目的启动文件介绍
启动过程主要由几个关键文件控制:
-
ember-cli-build.js: 这个文件是构建配置的核心,定义了如何编译你的 Ember 应用程序以及如何组织输出的静态资源。在这里,你可以引入外部的NPM包,并配置ember-cli如何处理它们。
-
package.json: 描述了 Node.js 项目的元数据,包括依赖关系、脚本命令、版本等。对于 Ember 应用,它也包含了构建和开发相关的脚本,如
start,build, 和test命令。
要启动 Ember Time Machine 示例应用或者进行开发,你通常会执行 ember serve 命令,这个指令会被定义在 scripts 部分的 serve 脚本中,启动一个本地服务器并实时重载你的应用。
3. 项目的配置文件介绍
- config/environment.js: 此文件是 Ember 应用配置的中心。它允许你根据不同环境(development, production, test)来定制配置。例如,你可以在这里设置 Ember 数据源的URL,调整 Ember Inspector 相关设置,以及启用或禁用某些特性。对于 Ember Time Machine,特定的配置可能涉及插件的行为调整,尽管具体配置项需查看其文档或源码注释以获取最新信息。
在配置 Ember Time Machine 时,你可能会添加特定配置到 environment.js 文件中的相应环境块,比如在测试环境中配置时间机器的行为,是否自动“重置”时间,在生产环境下的任何特殊考虑等。
为了使用 Ember Time Machine,首先需要安装这个插件,然后在需要的地方导入并配置它。虽然具体配置细节在上述引用内容中未明确展示,了解上述目录和核心文件的作用将为你正确整合和使用该插件提供基础。确保查阅最新的项目文档以获得详细的配置示例和最佳实践。
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
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
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
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
191
210
暂无简介
Dart
630
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
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
1.03 K
481
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
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++
649
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
296
107
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
210