y_ex 的安装和配置教程
2025-05-29 12:35:00作者:房伟宁
1. 项目基础介绍和主要编程语言
y_ex 是一个基于 Elixir 的开源项目,它是 Yjs 的 Elixir 端口。Yjs 是一个结构化共享类型(Y-RTM)的 JavaScript 库,用于在多个客户端之间同步文档。y_ex 允许 Elixir 开发者利用 Yjs 的特性,在 Elixir 应用中实现实时协作和文档同步功能。该项目主要使用 Elixir 编程语言,同时也包含 Rust 代码。
2. 项目使用的关键技术和框架
- Y-RTM(Yjs 的核心同步机制):用于在不同客户端之间同步文档的变更。
- CRDT(Conflict-Free Replicated Data Types):确保在分布式系统中数据的一致性。
- Elixir:一种功能性、并发型、分布式编程语言,适用于构建可扩展和容错的应用程序。
- Phoenix Framework:一个构建在 Elixir 之上的 Web 框架,用于快速开发实时应用程序。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤
准备工作
在开始安装 y_ex 之前,请确保您的系统中已经安装了以下软件:
- Elixir:至少 1.10 版本。
- Erlang/OTP:至少 21 版本。
- Mix:Elixir 的构建工具。
您可以通过以下命令检查您的 Elixir 和 Erlang 版本:
elixir -v
erl -version
安装步骤
-
克隆项目仓库
首先,您需要从 GitHub 克隆
y_ex项目:git clone https://github.com/satoren/y_ex.git -
进入项目目录
克隆完成后,进入项目目录:
cd y_ex -
安装依赖
使用 Mix 安装项目依赖:
mix deps.get -
编译项目
编译项目以生成可执行文件:
mix compile -
运行项目
如果一切顺利,您现在可以运行项目了。具体的运行命令可能会根据项目配置和用途有所不同,但通常您可以使用以下命令启动项目:
mix run如果项目包括特定的启动脚本或者需要通过 Phoenix Framework 运行,请按照项目的
README.md文档中的指示进行。
至此,您已经完成了 y_ex 的安装和基本配置。接下来,您可以开始根据项目需求进行进一步的开发和集成工作。如果遇到任何问题,请参考项目文档或向社区寻求帮助。
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
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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++
660
307
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🔥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
🎉 (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
1.19 K
652
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867