Ember Basic Dropdown 项目启动与配置教程
2025-05-11 13:14:48作者:何将鹤
1. 项目目录结构及介绍
ember-basic-dropdown 是一个 Ember.js 的基础下拉菜单组件。以下是项目的目录结构及各部分的作用介绍:
ember-basic-dropdown/
├── .gitignore # 指定 Git 忽略的文件和目录
├── .travis.yml # Travis CI 持续集成配置文件
├── broccoli # broccoli 构建系统的配置文件和插件
│ └── brocfile.js
├── dist # 构建后的文件存放目录
├── ember-cli-build.js # Ember CLI 构建系统的配置文件
├── lib # 源代码目录,包含 Ember 组件和样式
│ └── components
│ └── basic-dropdown
├── package.json # 项目元数据和依赖
├── README.md # 项目说明文件
├── testem.js # Testem 测试运行器的配置文件
└── tests # 测试文件目录
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动主要是通过 Ember CLI 来完成的。以下是一些主要的启动文件及其介绍:
-
ember-cli-build.js: 这个文件负责配置 Ember CLI 的构建过程。它定义了如何处理应用程序的源代码和依赖项,以及如何生成应用程序的生产版本。 -
brocfile.js: 这是 broccoli 构建系统的配置文件。尽管 Ember CLI 使用 broccoli 作为其底层构建系统,但通常不需要直接编辑此文件,因为ember-cli-build.js已经提供了足够的配置。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置主要通过 package.json 文件来进行。以下是该文件中的一些关键配置:
name: 项目的名称。version: 项目的版本号。description: 项目的简短描述。keywords: 与项目相关的关键词。author: 项目作者的名称。license: 项目的开源协议。bugs: 项目的问题跟踪仓库链接。homepage: 项目的官方网页。repository: 项目的代码仓库。scripts: 定义了可运行的脚本,例如start用于启动开发服务器,build用于构建生产版本等。dependencies: 项目依赖的其他 npm 包。devDependencies: 开发过程中依赖的其他 npm 包。
启动项目通常使用以下命令:
npm install # 安装依赖
ember serve # 启动开发服务器
在浏览器中访问 http://localhost:4200 即可看到项目运行的结果。构建生产版本的命令通常是:
ember build --prod
构建后的文件将存放在 dist 目录中。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
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++
647
264
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
270
94
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.34 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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