《Hoodie Legacy 项目启动与配置教程》
2025-05-14 20:01:19作者:舒璇辛Bertina
1. 项目目录结构及介绍
Hoodie Legacy 是一个开源项目,其目录结构如下:
hoodie-legacy/
├── .gitignore # 忽略文件列表
├── .npmrc # npm 配置文件
├── .travis.yml # Travis CI 配置文件
├── bin/ # 项目脚本目录
├── build/ # 构建脚本和配置文件
├── config/ # 配置文件目录
├── examples/ # 示例代码目录
├── lib/ # 项目核心代码库
├── scripts/ # 项目脚本文件
├── src/ # 源代码目录
├── test/ # 测试文件目录
├── .editorconfig # 编辑器配置文件
├── .eslintrc.js # ESLint 配置文件
├── .eslintrc.json # ESLint 配置文件
├── .gitattributes # Git 属性配置文件
├── .gitmodules # Git 子模块配置文件
├── CHANGELOG.md # 更新日志
├── LICENSE # 许可证文件
├── README.md # 项目说明文件
├── package.json # 项目依赖及配置文件
└── yarn.lock # yarn 依赖锁定文件
以下是各个目录和文件的简要介绍:
.gitignore:指定 Git 忽略的文件和目录。.npmrc:npm 配置文件,用于设置 npm 的默认配置。.travis.yml:Travis CI 配置文件,用于自动化构建和测试。bin/:存放可执行脚本。build/:包含项目构建脚本和配置文件。config/:存放项目配置文件。examples/:提供项目使用示例。lib/:项目核心代码库。scripts/:项目脚本文件。src/:项目源代码。test/:测试文件目录。.editorconfig:编辑器配置文件,用于统一团队成员的代码风格。.eslintrc.js和.eslintrc.json:ESLint 配置文件,用于代码质量检查。.gitattributes:Git 属性配置文件,用于设置文件和目录的特殊属性。.gitmodules:Git 子模块配置文件。CHANGELOG.md:记录项目的更新日志。LICENSE:项目使用的许可证。README.md:项目说明文件,包含项目介绍、安装和使用方法。package.json:项目依赖及配置文件。yarn.lock:yarn 依赖锁定文件,确保团队中使用相同版本的依赖。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件通常是 bin/ 目录下的脚本文件。以下是一个示例启动脚本 start.js:
#!/usr/bin/env node
const { app } = require('../lib');
const PORT = process.env.PORT || 3000;
app.listen(PORT, () => {
console.log(`Server running on port ${PORT}`);
});
这个脚本使用 Node.js 环境,通过 #!/usr/bin/env node 指定。它导入项目核心库,设置服务端口,并启动服务器。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件通常位于 config/ 目录下。以下是一个示例配置文件 config.js:
module.exports = {
port: process.env.PORT || 3000,
db: {
host: process.env.DB_HOST || 'localhost',
user: process.env.DB_USER || 'root',
password: process.env.DB_PASSWORD || 'password',
database: process.env.DB_NAME || 'hoodie',
},
// 其他配置项...
};
这个配置文件导出项目的配置信息,包括服务端口和数据库配置。通过环境变量 process.env 可以覆盖默认配置,以便于在不同环境下部署。
登录后查看全文
热门项目推荐
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-1.5暂无简介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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
182
196
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++
648
265
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
274
94
暂无简介
Dart
623
140
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
380
3.41 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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