Mongoid-Tree 项目技术文档
2024-12-20 03:49:48作者:董灵辛Dennis
1. 安装指南
环境要求
在使用 Mongoid-Tree 前,请确保您的项目中已经安装了 Mongoid,版本要求为 mongoid (>= 4.0, < 10.0)。如果您使用的是 mongoid 3.x 或 2.x 版本,请使用对应的 mongoid-tree 版本。
安装步骤
-
将 mongoid-tree 添加到您的 Gemfile 文件中:
gem 'mongoid-tree', require: 'mongoid/tree' -
如果您需要获取最新的开发版本,可以使用以下配置:
gem 'mongoid-tree', git: 'git://github.com/benedikt/mongoid-tree', branch: :main -
(可选)如果您希望在某些特定文件中显式地引入 mongoid-tree,可以在 Gemfile 中添加
require: nil选项,并在需要的地方手动引入require 'mongoid/tree'。 -
运行以下命令安装依赖:
bundle install
2. 项目使用说明
快速开始
在您的 Mongoid 文档中包含 Mongoid::Tree 模块,以实现树状结构:
class Node
include Mongoid::Document
include Mongoid::Tree
end
实用方法
Mongoid-Tree 提供了多种实用方法来帮助您在树结构中导航:
Node.root
Node.roots
Node.leaves
node.root
node.parent
node.children
node.ancestors
node.ancestors_and_self
node.descendants
node.descendants_and_self
node.siblings
node.siblings_and_self
node.leaves
此外,您还可以检查文档在树中的位置:
node.root?
node.leaf?
node.depth
node.ancestor_of?(other)
node.descendant_of?(other)
node.sibling_of?(other)
排序
默认情况下,Mongoid-Tree 不对子节点进行排序。若要启用排序,请包含 Mongoid::Tree::Ordering 模块:
class Node
include Mongoid::Document
include Mongoid::Tree
include Mongoid::Tree::Ordering
end
遍历
使用 Mongoid::Tree::Traversal 模块,您可以用不同的遍历方法遍历树:
class Node
include Mongoid::Document
include Mongoid::Tree
include Mongoid::Tree::Traversal
end
node.traverse(:breadth_first) do |n|
# 在此处处理 Node n
end
删除
Mongoid-Tree 默认不处理节点的删除。但是,它提供了几种策略来帮助您处理被删除文档的子节点。您可以将它们作为 before_destroy 回调添加到您的类中。
3. 项目API使用文档
有关 Mongoid-Tree 的 API 文档,请访问 RubyDoc 网站查看 Mongoid::Tree 模块的相关信息。
4. 项目安装方式
请参考本文档的“安装指南”部分获取 Mongoid-Tree 的安装方式。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C030
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
TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
425
3.26 K
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
334
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
264
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
266
326
🎉 (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
1.22 K
667
🔥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
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
19
30