SCF 开源项目指南
一、项目目录结构及介绍
SCF(SenparcCoreFramework)是一个基于.NET Core的模板项目,该项目已经迁移到了NCF,并且进行了功能整合与升级,持续维护以提供更强大的服务。尽管如此,我们仍然可以探索其历史版本来理解其基础架构。
-
根目录:
src: 包含主要的源代码文件。LICENSE: 许可证文件,本项目遵循Apache-2.0许可证。README.md: 项目的基本说明文档。.gitignore: 定义不应被Git跟踪的文件类型或文件名。
-
src目录: 这里通常包含项目的业务逻辑、控制器和服务层等。由于没有详细展示具体子目录结构,常规来说,可能会有以下组成部分:
- 应用程序核心代码,如领域模型、服务接口与实现。
- 控制器或者API入口点。
- 数据访问层(DAL)相关文件。
-
XscfExtensionSample: 示例扩展代码,展示了如何向SCF框架添加自定义功能。
MyExtensionCode: 具体的扩展模块示例。
-
github/workflows: 可能包含了GitHub Actions的工作流配置,用于自动化构建、测试或部署过程。
二、项目的启动文件介绍
在.NET Core项目中,启动文件通常是Program.cs,它负责配置宿主环境并启动应用。然而,具体的启动文件名可能因项目版本和架构不同而有所差异。该文件初始化Web应用程序,设置日志选项,配置Kestrel服务器或者其他服务端点,并通过依赖注入容器配置服务。在迁移前的SCF项目中,寻找类似的功能启动逻辑是关键。
三、项目的配置文件介绍
在.NET Core应用中,配置通常分布在多个位置,包括但不限于appsettings.json、appsettings.{Environment}.json、环境变量以及命令行参数。appsettings.json是基础配置文件,涵盖了数据库连接字符串、日志级别等基本设置。环境特异性配置如开发、生产环境的细节,则存储在appsettings.Development.json或相应环境的文件中。此外,SCF项目可能还利用了Serilog之类的库来自定义日志配置。
请注意,实际的配置内容和文件结构需依据项目实际情况。鉴于SCF项目已经迁移到NCF,查找最新的配置文件详情应该在NCF项目中进行。
以上信息为基于一般.NET Core项目结构的推测,对于特定的SCF项目,具体文件路径和名称可能会有所不同。为了获取最新和详细的信息,建议参考迁移后的NCF项目或直接查看旧版SCF的仓库历史记录。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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