fis3-jello前端工程解决方案教程
2024-09-11 04:38:24作者:谭伦延
1. 项目目录结构及介绍
fis3-jello 是一个专为基于JSP和Velocity模板的前端工程设计的解决方案。虽然直接的项目仓库结构未在引用中详细展开,但通常一个基于fis3-jello的项目结构可能包括以下几个关键部分:
-
根目录
fis-conf.js: 核心配置文件,用于定义FIS3的行为。src: 源码目录,存放所有的源代码文件,包括JavaScript、样式表以及模板文件等。deploy或指定的输出目录: 自动编译后文件的存放位置。.gitignore: 控制Git忽略哪些文件或目录。LICENSE: 项目许可协议,这里是BSD-3-Clause。package.json: 包含了项目的元数据,依赖项,以及可执行脚本等。
-
Node_modules: 项目依赖的npm包存放目录,如fis3-jello及其相关依赖。
2. 项目的启动文件介绍
主要的启动操作不是通过特定的“启动文件”,而是通过命令行工具fis3进行。不过,核心逻辑涉及fis-conf.js配置文件。这个文件是项目配置的入口,你需要在这里配置FIS3以符合你的项目需求,比如设置打包规则、编译选项等。
主要启动流程:
-
环境准备:
- 安装
fis3-jello:npm install -g fis3-jello.
- 安装
-
启动调试服务器:
- 如果在项目根目录下,运行
fis3 server start。 - 若不在项目根目录,使用
fis3 server start --type jello.
- 如果在项目根目录下,运行
请注意,实际启动过程中,fis3命令会读取fis-conf.js中的配置,并根据这些配置来构建和启动调试环境。
3. 项目的配置文件介绍
fis-conf.js
这是fis3-jello项目的核心配置文件。一个典型的fis-conf.js示例可能会包含以下内容:
module.exports = function (fis) {
require('fis3-jello')(fis); // 引入fis3-jello的配置
// 自定义配置项可以跟在这句后面,例如设置发布路径、编译规则等。
};
配置文件可以用来:
- 设置文件的发布路径。
- 定义文件的编译规则,如文件压缩、版本控制标记、文件依赖关系等。
- 集成特定的预处理器或后处理器,比如Less、UTC时间戳插入等,这些都是通过在配置文件中引入相应的FIS3插件来完成的。
总结,fis3-jello项目依赖于清晰的fis-conf.js配置来自动化前端开发流程,结合命令行工具fis3进行编译、部署和调试,简化了基于JSP/Velocity模板的Web应用开发。
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
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
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
305
2.68 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
135
163
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++
630
224
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
459
暂无简介
Dart
596
130
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
233
308
🎉 (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
1.06 K
614
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
619
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
361
2.57 K