Apache RDC Taglib 安装与使用指南
目录结构及介绍
当你从GitHub仓库 (https://github.com/apache/tomcat-taglibs-rdc.git) 克隆 Apache RDC Taglib 开源项目时, 你会看到以下主要目录:
1. src: 源码目录
该目录包含了所有RDC Taglib的源代码, 包括JSP标签库的各种组件以及测试相关文件.
子目录:
main: 主要开发目录.java: Java源代码.resources: 资源文件, 如配置文件或静态资源等.webapp: WEB-INF 和 web.xml 配置文件所在位置.
test: 单元测试和集成测试相关的Java代码和资源.
2. pom.xml: Maven构建配置文件
用于定义Maven项目的依赖关系、插件和其他配置细节。
3. docs: 文档目录
可能包含API文档或其他技术文档。
启动文件介绍
由于 Apache RDC Taglib 是一个支持JSP页面快速开发的工具集, 并非独立运行的应用, 所以没有专门的“启动”步骤或文件.
为了在你的应用中使用 RDC Taglib, 需要在你的Web应用程序的构建配置(如Maven的 pom.xml 文件) 中添加RDC Taglib 的依赖。
示例:
<dependency>
<groupId>org.apache.taglibs</groupId>
<artifactId>taglibs-standard-spec</artifactId>
<version>1.0.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.taglibs</groupId>
<artifactId>taglibs-standard-impl</artifactId>
<version>1.0.2</version>
</dependency>
为了在JSP页面中使用这些标签库, 你需要加入如下的taglib指令:
<%@ taglib prefix="rt" uri="/WEB-INF/c.tld" %>
这里的 /WEB-INF/c.tld 应当被替换为实际TLD文件的位置。
配置文件介绍
虽然 Apache RDC Taglib 自身的配置主要是通过TLD文件进行定义的, 但是它们通常会在部署到服务器时加载, 因此不需要显式的用户配置。
然而, 在 src/main/webapp 或者你的最终Web应用的 WEB-INF 目录下, 可能存在一些配置文件用来控制JSP环境或者自定义某些行为, 这些通常是Tomcat或者其他容器特定的设置。
web.xml: 根据具体的需求修改或新增filter,listener等元素来适应RDC Taglib的功能。
例如:
<!-- Enable EL 2.2 -->
<context-param>
<param-name>javax.el.parser.cacheSize</param-name>
<param-value>512</param-value>
</context-param>
以上配置可以优化表达式语言(EL)解析器缓存大小,提高性能。
在实际操作中, 应对RDC Taglib的理解基于对其TLD文件(Tag Library Description file)的认识, 它们描述了如何识别和处理特定的JSP标签。
总结来说, 要使 Apache RDC Taglib 正常工作, 关键在于确保正确地将相应的 .tld 文件放置在 WEB-INF 目录下并设置好对应的依赖项。
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