Sockette 项目教程
1. 项目的目录结构及介绍
Sockette 是一个轻量级的 WebSocket 封装库,旨在简化 WebSocket 的使用并提供自动重连功能。以下是 Sockette 项目的目录结构及其介绍:
sockette/
├── src/
│ ├── sockette.d.ts
│ └── sockette.ts
├── test/
│ └── sockette.test.ts
├── .editorconfig
├── .gitignore
├── LICENSE
├── package.json
├── README.md
└── sockette.jpg
目录结构介绍
-
src/: 包含项目的源代码文件。
- sockette.d.ts: TypeScript 类型定义文件。
- sockette.ts: 主要的 WebSocket 封装实现文件。
-
test/: 包含项目的测试文件。
- sockette.test.ts: 用于测试 Sockette 功能的测试文件。
-
.editorconfig: 编辑器配置文件,用于统一代码风格。
-
.gitignore: Git 忽略文件,指定哪些文件或目录不需要被 Git 管理。
-
LICENSE: 项目的开源许可证文件,Sockette 使用 MIT 许可证。
-
package.json: 项目的配置文件,包含项目的依赖、脚本等信息。
-
README.md: 项目的说明文档,介绍项目的基本信息、安装方法、使用示例等。
-
sockette.jpg: 项目的图标文件。
2. 项目的启动文件介绍
Sockette 项目的启动文件是 src/sockette.ts。这个文件包含了 Sockette 的核心实现,包括 WebSocket 的封装、自动重连功能以及事件处理等。
启动文件内容概述
-
WebSocket 封装:
sockette.ts文件中定义了Sockette类,该类继承自原生的WebSocket,并添加了自动重连功能。 -
事件处理: 在
Sockette类中,定义了多个事件处理函数,如onopen、onmessage、onclose、onerror等,用于处理 WebSocket 的各种事件。 -
自动重连: 当 WebSocket 连接断开时,Sockette 会自动尝试重新连接,直到达到最大重试次数。
3. 项目的配置文件介绍
Sockette 项目的配置文件是 package.json。这个文件包含了项目的元数据、依赖项、脚本等信息。
package.json 内容概述
-
name: 项目的名称,这里是
sockette。 -
version: 项目的版本号。
-
description: 项目的简短描述。
-
main: 项目的入口文件,这里是
dist/sockette.js。 -
scripts: 包含项目的脚本命令,如
build、test等。 -
repository: 项目的代码仓库地址。
-
keywords: 项目的关键词,用于描述项目的特性。
-
author: 项目的作者信息。
-
license: 项目的开源许可证,这里是 MIT 许可证。
-
dependencies: 项目的依赖项,Sockette 没有外部依赖。
-
devDependencies: 开发环境的依赖项,如 TypeScript、Jest 等。
通过以上内容,您可以了解 Sockette 项目的目录结构、启动文件以及配置文件的基本信息。希望这份教程对您有所帮助!
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C027
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