WhenBot 开源项目教程
2024-09-05 21:13:49作者:董灵辛Dennis
1. 项目的目录结构及介绍
WhenBot 项目的目录结构如下:
whenbot/
├── app/
│ ├── controllers/
│ ├── models/
│ ├── views/
├── config/
│ ├── database.yml
│ ├── environment.rb
├── db/
│ ├── migrate/
│ ├── seeds.rb
├── lib/
│ ├── tasks/
├── public/
│ ├── images/
│ ├── javascripts/
│ ├── stylesheets/
├── spec/
├── Gemfile
├── Gemfile.lock
├── Rakefile
└── README.md
目录结构介绍
- app/: 包含应用程序的主要代码,包括控制器、模型和视图。
- controllers/: 存放控制器文件,处理用户请求。
- models/: 存放模型文件,处理数据逻辑。
- views/: 存放视图文件,负责显示用户界面。
- config/: 包含应用程序的配置文件。
- database.yml: 数据库配置文件。
- environment.rb: 环境配置文件。
- db/: 包含数据库相关文件。
- migrate/: 存放数据库迁移文件。
- seeds.rb: 数据库种子文件,用于初始化数据。
- lib/: 包含自定义库和任务。
- tasks/: 存放自定义 Rake 任务。
- public/: 包含静态文件,如图片、JavaScript 和样式表。
- images/: 存放图片文件。
- javascripts/: 存放 JavaScript 文件。
- stylesheets/: 存放样式表文件。
- spec/: 包含测试文件。
- Gemfile: 定义项目所需的 Ruby gems。
- Gemfile.lock: 锁定 gem 版本。
- Rakefile: 定义 Rake 任务。
- README.md: 项目说明文档。
2. 项目的启动文件介绍
WhenBot 项目的启动文件是 config/environment.rb。这个文件负责加载应用程序所需的所有依赖项和配置。
config/environment.rb 文件内容示例
# Load the Rails application.
require_relative 'application'
# Initialize the Rails application.
Rails.application.initialize!
3. 项目的配置文件介绍
WhenBot 项目的配置文件主要位于 config/ 目录下,包括 database.yml 和 environment.rb。
config/database.yml 文件内容示例
default: &default
adapter: postgresql
encoding: unicode
pool: <%= ENV.fetch("RAILS_MAX_THREADS") { 5 } %>
development:
<<: *default
database: whenbot_development
test:
<<: *default
database: whenbot_test
production:
<<: *default
database: whenbot_production
username: <%= ENV['DATABASE_USER'] %>
password: <%= ENV['DATABASE_PASSWORD'] %>
config/environment.rb 文件内容示例
# Load the Rails application.
require_relative 'application'
# Initialize the Rails application.
Rails.application.initialize!
以上是 WhenBot 开源项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这份教程能帮助你更好地理解和使用该项目。
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
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
330
137