Apache Sling Scripting HTL JavaScript Use Provider 使用指南
本指南旨在帮助开发者理解和使用 Apache Sling Scripting HTL JavaScript Use Provider 开源项目。此项目作为Apache Sling项目的一部分,它使HTL(HTML Template Language)能够访问JavaScript脚本,通过模拟事件循环封装Sling的JS引擎,并提供一个API层以在HTL和JS中使用。
1. 项目目录结构及介绍
本项目遵循典型的Maven项目结构,主要目录及关键组件包括:
src/main/java: 包含Java源代码,实现核心功能和业务逻辑,如UseProvider的实现。src/main/resources: 存放资源文件,特别是SLING-INF目录下的资源,这些资源定义了JavaScript Use API的实现细节。pom.xml: Maven项目的配置文件,定义依赖、构建过程和其他项目元数据。
2. 项目的启动文件介绍
在Apache Sling的上下文中,项目并不像传统应用那样有一个单一的“启动文件”。它的部署和启动通常依赖于Sling容器。然而,对于开发和测试目的,重要的是配置你的开发环境来运行或嵌入Sling服务器。这通常涉及到以下几个步骤,而非直接操作某个“启动文件”:
- 使用Maven插件:可以利用
mvn sling:start命令来启动一个Sling实例,该项目作为其中的一个bundle被安装并激活。 - 配置 pom.xml:确保所有的依赖项正确设置以便于Sling服务器能够识别并加载这个bundle。
虽然没有直接的“启动文件”,但项目的集成和部署依赖于Maven生命周期和Sling的运行时环境配置。
3. 项目的配置文件介绍
-
pom.xml: 尽管这不是常规意义上的配置文件,但它定义了项目的构建流程、依赖关系以及有关如何打包和部署到Sling的信息。对于调整项目行为,这是最重要的配置点。 -
Sling配置: 在实际应用Sling时,配置可能涉及OSGi配置或者Sling在运行时的特定配置片段。对于此项目,若需定制化配置,可能通过OSGi配置管理来指定服务的配置参数,例如通过Configuration Admin服务配置Use Providers的行为。
由于项目的特性,配置更多地体现在Maven构建过程和Sling服务器的配置上,而不是传统的独立配置文件。开发者应当关注于pom.xml中的依赖配置以及在Sling环境中可能进行的服务和资源配置。
以上就是关于Apache Sling Scripting HTL JavaScript Use Provider的基本使用指南,详细的操作步骤和配置可能需要结合Sling的官方文档和实际开发环境进一步探索。
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