在Cowboy项目中解决Makefile构建问题:添加relx依赖
在Erlang生态系统中,Cowboy是一个广受欢迎的高性能HTTP服务器。当开发者按照官方文档进行项目初始化时,可能会遇到构建系统无法识别make run命令的问题。本文将深入分析这一问题的原因,并提供完整的解决方案。
问题背景
当开发者使用Cowboy 2.10版本创建新项目时,按照官方"Getting Started"指南配置Makefile后,执行make run命令会出现错误提示"No rule to make target 'run'"。这表明构建系统缺少必要的配置来支持运行目标。
根本原因分析
经过技术验证,发现问题的根源在于现代Erlang项目通常需要relx工具来构建发布包。relx是一个Erlang发布管理工具,它能够将Erlang应用程序及其所有依赖打包成一个独立的可执行发布包。而原始文档中的Makefile配置缺少了对relx的依赖声明。
完整解决方案
正确的Makefile配置应当包含以下关键元素:
- 基础项目信息配置
- Cowboy依赖声明
- relx构建依赖声明
- 插件配置
以下是完整的Makefile示例:
PROJECT = hello_erlang
PROJECT_DESCRIPTION = New project
PROJECT_VERSION = 0.1.0
DEPS = cowboy
dep_cowboy_commit = 2.10.0
DEP_PLUGINS = cowboy
BUILD_DEPS += relx
include erlang.mk
配置说明
-
PROJECT相关配置:定义了项目的基本元信息,这些信息会被用于生成发布包。
-
DEPS配置:声明项目运行时依赖,这里指定了cowboy及其版本。
-
DEP_PLUGINS配置:启用Cowboy提供的构建插件,这些插件包含预定义的模板和工具。
-
BUILD_DEPS配置:关键修复点,添加relx作为构建时依赖,使得构建系统能够生成可运行的发布包。
构建流程解析
当执行make run时,构建系统会:
- 解析并下载所有声明的依赖
- 编译项目代码和依赖项
- 使用relx工具生成发布包
- 启动Erlang虚拟机并运行应用程序
最佳实践建议
-
对于新项目,建议先使用
make -f erlang.mk bootstrap bootstrap-rel生成基础Makefile,再添加自定义配置。 -
保持依赖版本明确指定,避免不同环境下的构建差异。
-
定期检查项目文档更新,特别是跨大版本升级时。
总结
通过添加relx构建依赖,我们解决了Cowboy项目初始构建时遇到的"make run"问题。这个案例展示了Erlang构建生态中依赖管理的重要性,也提醒开发者在跟随文档时需要结合当前工具链的实际需求进行调整。正确的Makefile配置是项目健康构建的基础,值得开发者投入时间理解和维护。
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-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