Eclector 项目教程
2024-09-08 01:18:37作者:贡沫苏Truman
1. 项目的目录结构及介绍
Eclector 项目的目录结构如下:
Eclector/
├── github/
│ └── workflows/
├── code/
├── data/
├── documentation/
├── test/
├── tools-for-build/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── NEWS
├── README.md
├── eclector-concrete-syntax-tree.asd
├── eclector.asd
└── eclector-syntax-extensions.asd
目录介绍
- github/workflows/: 包含 GitHub Actions 的工作流配置文件。
- code/: 存放项目的源代码文件。
- data/: 存放项目的数据文件。
- documentation/: 存放项目的文档文件。
- test/: 存放项目的测试文件。
- tools-for-build/: 存放项目构建工具的配置文件。
- .gitignore: Git 忽略文件配置。
- LICENSE: 项目的开源许可证文件。
- NEWS: 项目更新日志文件。
- README.md: 项目的介绍和使用说明文件。
- eclector-concrete-syntax-tree.asd: 具体语法树系统的 ASD 文件。
- eclector.asd: Eclector 系统的 ASD 文件。
- eclector-syntax-extensions.asd: 语法扩展系统的 ASD 文件。
2. 项目的启动文件介绍
Eclector 项目的启动文件主要是 eclector.asd 和 eclector-concrete-syntax-tree.asd。
eclector.asd
eclector.asd 是 Eclector 系统的主 ASD 文件,定义了系统的结构和依赖关系。通过加载这个文件,可以启动 Eclector 系统并使用其提供的功能。
eclector-concrete-syntax-tree.asd
eclector-concrete-syntax-tree.asd 是具体语法树系统的 ASD 文件,定义了具体语法树系统的结构和依赖关系。通过加载这个文件,可以启动具体语法树系统并使用其提供的功能。
3. 项目的配置文件介绍
Eclector 项目的配置文件主要包括以下几个:
.gitignore
.gitignore 文件用于配置 Git 忽略的文件和目录,避免将不必要的文件提交到版本控制系统中。
LICENSE
LICENSE 文件包含了项目的开源许可证信息,规定了项目的使用和分发条件。
NEWS
NEWS 文件记录了项目的更新日志,包含了每个版本的变更内容和修复的问题。
README.md
README.md 文件是项目的介绍和使用说明文件,包含了项目的概述、安装方法、使用示例和常见问题解答等内容。
eclector-concrete-syntax-tree.asd 和 eclector.asd
这两个 ASD 文件是项目的配置文件,定义了系统的结构和依赖关系。通过加载这些文件,可以启动相应的系统并使用其提供的功能。
以上是 Eclector 项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用 Eclector 项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
暂无简介
Dart
671
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
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
392
3.83 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322