ICI项目使用手册
2024-08-24 07:46:23作者:农烁颖Land
项目概述
ICI 是一个基于 GitHub 的开源项目,由用户 Flowerowl 维护。该项目详细信息和最新版本可访问 GitHub仓库。本手册旨在为开发者提供清晰的指南,以帮助快速理解项目结构、启动流程以及配置方法。
1. 项目目录结构及介绍
以下是 ICI 项目的基本目录结构及其简介:
ICI/
|-- src/
| |-- main/ # 主要业务逻辑代码所在目录
| |-- java/ # Java 源码,存放主要的类和接口
| |-- yourpackage/ # 项目特定包名,存放具体实现
| |-- resources/ # 配置文件和其他资源文件
|-- test/ # 测试代码目录
|-- .gitignore # Git 忽略文件列表
|-- pom.xml # Maven 构建配置文件(假设项目使用Maven管理)
|-- README.md # 项目说明文档,包括安装与快速入门
请注意,实际目录结构可能根据项目更新有所变化,上述结构仅供参考。
2. 项目的启动文件介绍
在 src/main/java/yourpackage 目录下,通常有一个或多个入口类,用于启动应用程序。例如,名为 MainApplication.java 的类可能会包含 public static void main(String[] args) 方法,这是项目启动的起点。该方法内部通常初始化 Spring Boot 应用程序(如果项目是基于Spring Boot的话),或者执行其他必要的启动逻辑。
// 示例 MainApplication.java 文件内容
package yourpackage;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
@SpringBootApplication
public class MainApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(MainApplication.class, args);
}
}
确保正确配置了依赖和环境变量之后,可以通过运行此入口类来启动项目。
3. 项目的配置文件介绍
application.properties 或 application.yml
项目的核心配置通常位于 src/main/resources 目录下的 application.properties 或 application.yml 文件中。这两个文件都是用来设置应用级别的各种属性,如数据库连接、服务端口、日志配置等。
application.properties 示例片段:
server.port=8080 # HTTP服务器端口号
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test # 数据库URL
spring.datasource.username=root # 数据库用户名
spring.datasource.password=admin # 数据库密码
或者使用 YAML 格式的 application.yml 示例:
server:
port: 8080
spring:
datasource:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/test
username: root
password: admin
请根据项目实际需求调整上述配置。实际项目中可能包含更多定制化配置选项,务必参考项目文档进行详细配置。
以上便是 ICI 开源项目的简要介绍、目录结构解析、启动文件以及配置文件的概览。在着手开发或部署前,请务必查看项目最新的 README.md 文件,以获取最详细的指导和依赖信息。
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-1.5暂无简介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
173
193
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++
647
263
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
268
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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