Apache Sling Models BND 插件教程
本文档将引导您了解Apache Sling Models BND插件的目录结构、启动文件以及配置文件。让我们开始探索这个用于构建Sling模型类的工具。
1. 项目目录结构及介绍
以下是项目的基本目录结构:
-
src: 包含源代码和其他资源文件。src/asf.yaml: ASF相关的元数据文件。src/git-blame-ignore-revs: Git忽略修订版规则列表。.gitignore: Git的忽略文件列表。sling-module.json: Sling模块的配置文件。
-
CODE_OF_CONDUCT.md: 社区行为准则。 -
CONTRIBUTING.md: 贡献指南。 -
Jenkinsfile: Jenkins自动化构建脚本。 -
LICENSE: 项目的许可证文件(Apache 2.0)。 -
README.md: 项目简介和使用说明。 -
pom.xml: Maven项目对象模型,定义了项目的构建配置和依赖关系。
2. 项目启动文件介绍
由于这是一个在Maven环境中使用的BND插件,没有传统的可执行启动文件。它的主要入口点是pom.xml文件,这里定义了构建过程,包括插件配置和依赖管理。要使用此插件,需将其作为Maven构建生命周期的一部分添加到您的项目中。
例如,在您的项目pom.xml中添加以下依赖:
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.sling</groupId>
<artifactId>sling-bnd-models-maven-plugin</artifactId>
<version>${sling.models.bnd.version}</version>
<!-- Add necessary configuration if needed -->
</plugin>
</plugins>
</build>
然后通过运行Maven命令如mvn clean install来触发插件的执行。
3. 项目配置文件介绍
-
sling-module.json: 这个文件通常用于描述Sling模块的相关信息,包括导出的包、私有包、以及其他模块依赖。然而,该项目的sling-module.json可能未被用于实际插件的配置,而是作为示例或模板。 -
pom.xml: 主要配置文件,包含了项目构建的所有设置,如版本号、依赖项、插件及其配置。在使用该插件时,您可能需要在此文件中配置插件参数以适应您的需求,例如指定模型扫描路径等。
<configuration>
<scanPaths>
<path>com.example.models</path>
</scanPaths>
</configuration>
上面的例子中,scanPaths元素指定了插件应扫描的模型包路径。
以上就是对Apache Sling Models BND插件基本结构和关键配置文件的介绍。对于更详细的使用方法,建议查阅项目官方文档和示例项目。
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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 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