Transitions 项目技术文档
1. 安装指南
1.1 在 Rails 项目中安装
在 Rails 项目中,可以通过 Gemfile 安装 transitions 库。首先,在 Gemfile 中添加以下内容:
gem "transitions", :require => ["transitions", "active_model/transitions"]
然后,在你的 ORM 模型中引入 ActiveModel::Transitions:
include ActiveModel::Transitions
1.2 独立安装
如果你不在 Rails 项目中,可以通过以下命令安装 transitions:
gem install transitions
安装完成后,在你的类中引入 Transitions:
include Transitions
2. 项目的使用说明
transitions 是一个 Ruby 状态机实现库,允许你在模型中定义状态和状态转换。以下是一个简单的使用示例:
class Product
include ActiveModel::Transitions
state_machine do
state :available # 初始状态
state :out_of_stock, :exit => :exit_out_of_stock
state :discontinued, :enter => lambda { |product| product.cancel_orders }
event :discontinued do
transitions :to => :discontinued, :from => [:available, :out_of_stock], :on_transition => :do_discontinue
end
event :out_of_stock, :success => :reorder do
transitions :to => :out_of_stock, :from => [:available, :discontinued]
end
event :available do
transitions :to => :available, :from => [:out_of_stock], :guard => lambda { |product| product.in_stock > 0 }
end
end
end
在这个示例中,我们定义了一个 Product 类,并为其定义了三个状态:available、out_of_stock 和 discontinued。每个状态都可以定义进入和退出时的回调方法。
3. 项目 API 使用文档
3.1 获取和设置当前状态
使用 current_state 方法可以获取当前状态。如果你没有显式设置状态,将返回初始状态:
>> Product.new.current_state
=> :available
你也可以通过 update_current_state(new_state, persist = true / false) 方法显式设置新状态,但不建议直接使用此方法,除非你非常清楚自己在做什么。
3.2 事件
每个事件定义会生成三个方法:事件名称、事件名称加 ! 和 can_事件名称?。例如,定义一个 discontinue 事件会生成 discontinue、discontinue! 和 can_discontinue? 方法。
discontinue和discontinue!方法会在成功转换时修改state属性,但只有discontinue!会调用save!方法。can_discontinue?方法不会修改状态,而是返回一个布尔值,表示给定的转换是否可能。
3.3 回调
transitions 提供了多种回调,允许你在状态转换的不同阶段执行代码:
- State callbacks (
enter和exit):在进入或退出状态时触发。 - Transition callback (
on_transition):在转换过程中执行的回调。 - Event callback (
success):在成功转换后执行的回调。
4. 项目安装方式
4.1 在 Rails 项目中安装
在 Rails 项目中,通过 Gemfile 安装 transitions:
gem "transitions", :require => ["transitions", "active_model/transitions"]
然后在模型中引入 ActiveModel::Transitions:
include ActiveModel::Transitions
4.2 独立安装
通过以下命令安装 transitions:
gem install transitions
安装完成后,在类中引入 Transitions:
include Transitions
通过以上步骤,你可以在项目中成功安装并使用 transitions 库。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00