CATS 项目教程
2024-09-28 06:53:09作者:史锋燃Gardner
1. 项目目录结构及介绍
CATS 项目的目录结构如下:
cats/
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.md
├── cats_autocomplete
├── lombok.config
├── mvnw
├── mvnw.cmd
├── pom.xml
├── src/
│ ├── main/
│ └── test/
└── target/
目录结构介绍
- CODE_OF_CONDUCT.md: 项目的行为准则文件。
- CONTRIBUTING.md: 项目贡献指南文件。
- LICENSE: 项目的开源许可证文件。
- README.md: 项目的介绍和使用说明文件。
- cats_autocomplete: 用于自动补全的脚本文件。
- lombok.config: Lombok 配置文件。
- mvnw: Maven 包装器脚本,用于在 Unix 系统上运行 Maven。
- mvnw.cmd: Maven 包装器脚本,用于在 Windows 系统上运行 Maven。
- pom.xml: Maven 项目的配置文件。
- src/: 项目的源代码目录,包含主代码和测试代码。
- target/: 项目构建输出目录,包含编译后的类文件和打包文件。
2. 项目启动文件介绍
CATS 项目的启动文件主要是通过 Maven 包装器脚本 mvnw 或 mvnw.cmd 来启动。以下是启动项目的步骤:
在 Unix 系统上启动项目
-
打开终端并导航到项目根目录。
-
运行以下命令启动项目:
./mvnw spring-boot:run
在 Windows 系统上启动项目
-
打开命令提示符并导航到项目根目录。
-
运行以下命令启动项目:
mvnw.cmd spring-boot:run
启动文件介绍
- mvnw: 这是一个 Maven 包装器脚本,用于在 Unix 系统上运行 Maven 命令。它确保了项目使用正确的 Maven 版本。
- mvnw.cmd: 这是一个 Maven 包装器脚本,用于在 Windows 系统上运行 Maven 命令。它同样确保了项目使用正确的 Maven 版本。
3. 项目的配置文件介绍
CATS 项目的主要配置文件是 pom.xml,它包含了项目的依赖管理、构建配置等信息。
pom.xml 配置文件介绍
pom.xml 文件是 Maven 项目的核心配置文件,包含了以下主要部分:
- 项目基本信息: 包括项目名称、版本、描述等。
- 依赖管理: 列出了项目所需的所有依赖库及其版本。
- 构建配置: 定义了项目的构建过程,包括插件配置、资源管理等。
- 插件配置: 配置了 Maven 插件,用于执行特定的构建任务,如编译、测试、打包等。
示例 pom.xml 片段
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>com.endava</groupId>
<artifactId>cats</artifactId>
<version>1.0.0</version>
<dependencies>
<!-- 依赖库列表 -->
</dependencies>
<build>
<plugins>
<!-- 插件配置 -->
</plugins>
</build>
</project>
其他配置文件
- lombok.config: 用于配置 Lombok 插件的参数,如是否启用某些 Lombok 注解。
- cats_autocomplete: 用于自动补全的脚本文件,可以提高命令行操作的效率。
通过以上配置文件,CATS 项目可以实现灵活的依赖管理和构建过程,确保项目的稳定性和可维护性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
402
3.12 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
249
暂无简介
Dart
672
159
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++
663
315
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
219