Standard-Project 技术文档
2024-12-20 15:26:51作者:胡易黎Nicole
1. 安装指南
1.1 环境准备
在开始使用 standard-project 之前,请确保您的开发环境已经安装了以下工具:
- sbt:Scala 构建工具,版本建议为 1.x 或更高。
- Java:JDK 8 或更高版本。
1.2 添加插件
要使 standard-project 插件对您的项目可用,您需要在项目的 project/plugins 目录下创建一个名为 Plugins.scala 的文件。文件内容如下:
import sbt._
class Plugins(info: ProjectInfo) extends PluginDefinition(info) {
val twitterRepo = "twitter-repo" at "http://maven.twttr.com/"
val standardProject = "com.twitter" % "standard-project" % "0.11.16"
}
1.3 配置项目
在项目的根目录下创建一个 build.sbt 文件,并根据您的项目需求进行配置。例如:
import sbt._
import com.twitter.sbt._
class MyProject(info: ProjectInfo) extends StandardServiceProject(info) {
val utilCore = "com.twitter" % "util-core" % "1.2.4"
override def mainClass = Some("com.example.awesome.MyClass")
}
2. 项目的使用说明
2.1 项目结构
standard-project 提供了一组扩展,帮助您遵循最佳实践来构建项目。项目结构通常包括以下部分:
- src/main/scala:主代码目录。
- src/test/scala:测试代码目录。
- project:包含项目的构建配置文件。
2.2 项目扩展
您可以根据项目类型选择扩展 StandardServiceProject 或 StandardLibraryProject:
- StandardServiceProject:适用于应用程序项目。
- StandardLibraryProject:适用于库项目。
2.3 依赖管理
在项目中指定依赖项,例如:
val utilCore = "com.twitter" % "util-core" % "1.2.4"
2.4 主类配置
如果您的项目是一个应用程序,您可以指定主类:
override def mainClass = Some("com.example.awesome.MyClass")
3. 项目API使用文档
3.1 可扩展类
standard-project 提供了多个可扩展的类,您可以根据项目需求选择合适的类进行扩展:
- StandardProject:扩展自 SBT 的
DefaultProject,并混合了多个实用特性。 - StandardParentProject:适用于多子项目的父项目。
- StandardLibraryProject:适用于库项目。
- StandardServiceProject:适用于服务项目。
3.2 特性
standard-project 提供了多个特性(Traits),您可以根据需要混合到项目中:
- AdhocInlines:允许指定本地源代码依赖。
- BuildProperties:生成包含构建信息的对象。
- CorrectDependencies:强制进行依赖检查。
- DefaultRepos:设置标准仓库。
- DependencyChecking:检查依赖库目录是否存在。
- EnsimeGenerator:生成
.ensime文件。 - Environmentalist:设置环境变量的映射。
- FileFilter:简单的文件内容替换工具。
- GitHelpers:提供 Git 操作的实用工具。
- GithubPublisher:支持将工件发布到 GitHub。
- PackageDist:打包并分发项目。
- Ramdiskable:支持将编译输出到 RAM 磁盘。
- ReleaseManagement:版本管理工具。
4. 项目安装方式
4.1 通过 sbt 安装
- 在项目根目录下运行
sbt命令启动 sbt 控制台。 - 运行
update命令下载依赖项。 - 运行
compile命令编译项目。
4.2 通过环境变量配置
您可以通过设置环境变量来配置 standard-project 的行为,例如:
- SBT_CACHE:指定 Ivy 缓存目录。
- NO_TESTS:设置为
1以禁用测试。 - SBT_ADHOC_INLINE:启用
AdhocInlines功能。
通过以上步骤,您可以顺利安装并使用 standard-project,并根据项目需求进行配置和扩展。
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
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