OpenGraph-Net 项目使用教程
2024-09-19 18:45:43作者:韦蓉瑛
1. 项目目录结构及介绍
OpenGraph-Net 项目的目录结构如下:
OpenGraph-Net/
├── devcontainer/
├── github/
├── vscode/
├── documentation/
├── src/
│ └── OpenGraphNet/
├── tests/
│ └── OpenGraphNet.Tests/
├── .all-contributorsrc
├── .editorconfig
├── .gitignore
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── NUGET.md
├── OpenGraphNet.sln
├── OpenGraphNet.sln.DotSettings
├── README.md
├── package-lock.json
└── package.json
目录结构介绍
- devcontainer/: 包含开发容器的配置文件。
- github/: 包含 GitHub 相关的配置文件。
- vscode/: 包含 Visual Studio Code 的配置文件。
- documentation/: 包含项目的文档文件。
- src/OpenGraphNet/: 包含项目的主要源代码。
- tests/OpenGraphNet.Tests/: 包含项目的单元测试代码。
- .all-contributorsrc: 配置文件,用于管理贡献者列表。
- .editorconfig: 编辑器配置文件,用于统一代码风格。
- .gitignore: Git 忽略文件配置。
- CODE_OF_CONDUCT.md: 行为准则文件。
- CONTRIBUTING.md: 贡献指南文件。
- LICENSE: 项目许可证文件。
- NUGET.md: NuGet 包管理相关文档。
- OpenGraphNet.sln: 项目解决方案文件。
- OpenGraphNet.sln.DotSettings: 解决方案的设置文件。
- README.md: 项目介绍和使用说明文件。
- package-lock.json: 包管理锁定文件。
- package.json: 包管理配置文件。
2. 项目启动文件介绍
OpenGraph-Net 项目的启动文件主要是 OpenGraphNet.sln,这是一个 Visual Studio 解决方案文件。通过打开这个文件,开发者可以在 Visual Studio 中加载整个项目,并进行编译和运行。
启动步骤
- 打开 Visual Studio。
- 选择“打开项目或解决方案”。
- 导航到
OpenGraphNet.sln文件并打开。 - 在 Visual Studio 中,选择
src/OpenGraphNet项目作为启动项目。 - 按
F5键或点击“启动”按钮来运行项目。
3. 项目配置文件介绍
3.1 .editorconfig
.editorconfig 文件用于统一代码风格,确保不同开发者使用相同的代码格式。以下是一个示例:
root = true
[*]
indent_style = space
indent_size = 4
end_of_line = lf
charset = utf-8
trim_trailing_whitespace = true
insert_final_newline = true
3.2 .gitignore
.gitignore 文件用于指定 Git 应该忽略的文件和目录。以下是一个示例:
# 忽略 Visual Studio 临时文件
*.suo
*.user
*.sln.docstates
# 忽略编译输出
bin/
obj/
3.3 OpenGraphNet.sln.DotSettings
OpenGraphNet.sln.DotSettings 文件是 ReSharper 的配置文件,用于保存项目的代码风格和检查设置。
3.4 package.json
package.json 文件是 Node.js 项目的配置文件,用于管理项目的依赖和脚本。以下是一个示例:
{
"name": "opengraph-net",
"version": "1.0.0",
"description": "A .NET library for parsing Open Graph metadata",
"main": "index.js",
"scripts": {
"test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1"
},
"author": "",
"license": "MIT",
"dependencies": {
"some-dependency": "^1.0.0"
}
}
通过以上配置文件,开发者可以确保项目的代码风格一致,并且能够正确管理项目的依赖和构建过程。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
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
暂无简介
Dart
680
160
🔥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
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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
1.21 K
660