SQRL 开源项目启动与配置教程
2025-05-16 03:44:49作者:史锋燃Gardner
1. 项目的目录结构及介绍
SQRL(Secure Quick Reliable Login)项目的目录结构如下:
sqrl/
├── bin/ # 存放可执行文件
├── build/ # 构建相关文件
├── client/ # 客户端代码
├── contrib/ # 社区贡献的代码和文档
├── doc/ # 项目文档
├── lib/ # 存放项目依赖的库文件
├── resources/ # 资源文件,如图片、字体等
├── server/ # 服务器端代码
├── sql/ # SQL脚本文件
├── test/ # 测试代码
├── tools/ # 项目工具
├── .gitignore # 指定git忽略的文件
├── .travis.yml # Travis CI持续集成配置文件
├── CHANGELOG.md # 项目更新日志
├── LICENSE # 项目许可证
├── README.md # 项目说明文件
└── setup.py # 项目安装和配置脚本
以下是每个主要目录的简要介绍:
bin/: 包含项目的可执行文件。build/: 构建项目所需的文件和目录。client/: 客户端代码,实现客户端的功能。contrib/: 社区贡献的代码和文档。doc/: 项目文档,包括用户手册和开发文档。lib/: 项目依赖的库文件。resources/: 项目所需资源,如图片、字体等。server/: 服务器端代码,提供后端服务。sql/: SQL脚本文件,用于数据库操作。test/: 测试代码,确保项目质量。tools/: 项目中使用的工具。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件通常位于bin/目录下。具体的启动文件取决于操作系统的不同。以下是一个基本的启动脚本示例,假设为Unix系统:
#!/bin/bash
# 启动SQRL服务
# 设置环境变量
export SQRL_HOME="/path/to/sqrl"
export SQRL_CONF="$SQRL_HOME/conf"
# 启动服务
java -jar "$SQRL_HOME/lib/sqrl-server.jar" --config "$SQRL_CONF/sqrl.properties"
# 检查服务状态
if [ $? -eq 0 ]; then
echo "SQRL服务启动成功"
else
echo "SQRL服务启动失败"
fi
此脚本设置了环境变量,使用java命令启动了SQRL服务,并检查了服务的启动状态。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件通常位于conf/目录下。主要的配置文件是sqrl.properties,它包含了服务器的配置信息。以下是配置文件的一些基本内容:
# SQRL服务配置
# 服务器监听端口
server.port=8080
# 数据库连接配置
db.url=jdbc:mysql://localhost:3306/sqrl
db.user=root
db.password=secret
# 日志配置
log.level=INFO
log.filepath=/path/to/logs/sqrl.log
# 其他配置项
# ...
这个配置文件设置了服务器的端口、数据库连接信息以及日志的级别和路径。根据实际情况,您可能需要修改这些配置以适应不同的部署环境。
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
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具
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
670
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
219
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
3.82 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322