使用Kotlin构建的全栈应用演示:kotlin-full-stack-application-demo
本文将向您推荐一个由Kotlin编写的全栈示例应用——kotlin-full-stack-application-demo。这个项目旨在展示如何在现代Web开发中利用Kotlin的强大功能,从服务器端到前端,为您提供一套完整的解决方案。
项目介绍
kotlin-full-stack-application-demo 是一个基于Kotlin多平台项目构建的简单但实用的应用程序。它模拟了一个显示用户生成的帖子和评论的新闻源。数据通过fakeJSON或JSON Placeholder服务进行模拟。应用程序的前端采用React、 Styled components 和 Ring UI 2.0 构建,后端则依赖于Ktor框架以及H2内存数据库。

项目技术分析
-
Kotlin Multiplatform:项目使用Kotlin的多平台特性,允许共享代码库,减少了重复工作。
-
Ktor: 后端选用轻量级且易扩展的Ktor框架,用于快速构建高效Web服务。
-
H2 Database & Exposed: 应用使用H2内存数据库存储预加载的帖子,并通过Exposed ORM管理数据。
-
kotlinx.serialization: 进行客户端和服务器间的(反)序列化和RPC通信。
-
React & Styled Components: 前端采用React进行视图渲染,结合 Styled Components 实现样式控制。
-
Kotlin Wrappers: 利用Kotlin包裹器简化对React及其他前端库的调用。
项目及技术应用场景
该应用程序适用于学习和理解以下场景:
- 如何在Kotlin中实现前后端分离的全栈开发。
- 如何使用Kotlin Multiplatform编写可复用的代码库。
- 针对Ktor框架的服务器端编程,了解其API和中间件。
- H2数据库与Exposed的配合使用,快速建立数据库操作层。
- 在Kotlin中使用kotlinx.serialization进行JSON序列化和RPC通信。
- React前端开发,包括组件设计和状态管理。
项目特点
-
简洁明了的架构:清晰地划分了前后端职责,便于理解和维护。
-
Kotlin全栈:项目展示了如何充分利用Kotlin语言特性贯穿整个开发流程。
-
实时热重载:开发模式下支持Webpack实时热重载,提高开发效率。
-
易于部署:构建后的服务器分布包可直接部署并运行。
-
技术栈演示:涵盖了现代Web开发的主要环节,是学习新技术的好材料。
总的来说,kotlin-full-stack-application-demo不仅是一个应用,更是一个全面的Kotlin全栈开发教程,无论你是新手还是经验丰富的开发者,都能从中受益。立即访问项目GitHub页面,开始您的探索之旅吧!
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