go-trending 项目教程
2024-09-24 22:29:39作者:贡沫苏Truman
1. 项目目录结构及介绍
go-trending/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── Makefile
├── README.md
├── doc/
│ └── godoc.go
├── go.mod
├── go.sum
├── trending.go
├── trending_example_test.go
└── trending_test.go
目录结构说明
- .gitignore: 用于指定Git版本控制系统忽略的文件和目录。
- LICENSE: 项目的开源许可证文件,本项目使用MIT许可证。
- Makefile: 包含项目的构建和测试命令。
- README.md: 项目的介绍文档,包含项目的基本信息、安装方法和使用示例。
- doc/: 包含项目的文档文件,如godoc.go。
- go.mod: Go模块文件,定义了项目的依赖关系。
- go.sum: 记录了项目依赖的具体版本和哈希值。
- trending.go: 项目的主要代码文件,包含了获取GitHub趋势仓库和开发者的功能。
- trending_example_test.go: 包含项目的使用示例代码。
- trending_test.go: 包含项目的单元测试代码。
2. 项目启动文件介绍
项目的启动文件是 trending.go,该文件包含了项目的核心功能,用于获取GitHub的趋势仓库和开发者。
主要函数
- NewTrending(): 创建一个新的Trending客户端实例。
- GetProjects(time, language string): 获取指定时间段和编程语言的趋势仓库。
- GetDevelopers(time, language string): 获取指定时间段和编程语言的趋势开发者。
- GetLanguages(): 获取GitHub支持的所有编程语言。
3. 项目的配置文件介绍
项目没有专门的配置文件,所有的配置和依赖管理都通过 go.mod 和 go.sum 文件进行管理。
go.mod
go.mod 文件定义了项目的模块路径和依赖关系。例如:
module github.com/andygrunwald/go-trending
go 1.16
require (
github.com/stretchr/testify v1.7.0
// 其他依赖
)
go.sum
go.sum 文件记录了项目依赖的具体版本和哈希值,确保依赖的完整性和安全性。
github.com/davecgh/go-spew v1.1.1 h1:vj9j/u1bqnvCEfJOwUhtlOARqs3+rkHYY13jYWTU97c=
github.com/davecgh/go-spew v1.1.1/go.mod h1:J7Y8YcW2NihsgmVo/mv3lAwl/skON4iLHjSsI+c5H38=
// 其他依赖
通过这两个文件,项目可以确保在不同环境中的一致性和可重复性。
登录后查看全文
热门项目推荐
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 StartedRust0185
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0112
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
omega-aiOmega-AI:基于java打造的深度学习框架,帮助你快速搭建神经网络,实现模型推理与训练,引擎支持自动求导,多线程与GPU运算,GPU支持CUDA,CUDNN。Java03
llm-universe本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/llm-universe/Jupyter Notebook08
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
759
4.94 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
854
1.91 K
deepin linux kernel
C
32
16
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
674
1.32 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
716
866
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
1.78 K
185
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
454
436
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++
1.07 K
1.09 K
CANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体,本仓库为其提供可复用的 Skills 模块。
Python
991
598
暂无简介
Dart
1 K
259