ipyvizzu-story 项目教程
2024-09-23 01:56:51作者:虞亚竹Luna
1. 项目目录结构及介绍
ipyvizzu-story 项目的目录结构如下:
ipyvizzu-story/
├── docs/
├── src/
│ └── ipyvizzustory/
├── tests/
├── tools/
├── .gitignore
├── .prettierignore
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.md
├── package-lock.json
├── package.json
├── pdm.lock
└── pyproject.toml
目录介绍
- docs/: 存放项目的文档文件,包括用户手册、API 文档等。
- src/ipyvizzustory/: 项目的源代码目录,包含主要的 Python 代码和模块。
- tests/: 存放项目的测试代码,用于确保代码的正确性和稳定性。
- tools/: 存放项目使用的工具脚本,可能包括构建、部署等工具。
- .gitignore: Git 版本控制系统的忽略文件,指定哪些文件或目录不需要被版本控制。
- .prettierignore: Prettier 代码格式化工具的忽略文件,指定哪些文件或目录不需要被格式化。
- CODE_OF_CONDUCT.md: 项目的行为准则,规定了参与项目的社区成员应遵守的行为规范。
- CONTRIBUTING.md: 贡献指南,指导开发者如何为项目做出贡献。
- LICENSE: 项目的开源许可证文件,通常为 Apache-2.0 许可证。
- README.md: 项目的介绍文件,包含了项目的基本信息、安装方法、使用说明等。
- package-lock.json: 锁定项目依赖的版本,确保在不同环境中安装相同的依赖版本。
- package.json: 项目的配置文件,包含了项目的元数据、依赖信息等。
- pdm.lock: 可能是项目使用的包管理工具的锁定文件,确保依赖的一致性。
- pyproject.toml: Python 项目的配置文件,包含了项目的构建系统、依赖等信息。
2. 项目启动文件介绍
ipyvizzu-story 项目的启动文件主要是 src/ipyvizzustory/ 目录下的 Python 文件。这些文件包含了项目的核心逻辑和功能实现。
主要启动文件
- src/ipyvizzustory/init.py: 项目的初始化文件,通常包含项目的入口点和初始化代码。
- src/ipyvizzustory/story.py: 可能包含了故事构建和展示的核心逻辑。
- src/ipyvizzustory/slide.py: 可能包含了幻灯片相关的逻辑,用于定义和控制故事中的幻灯片。
3. 项目的配置文件介绍
ipyvizzu-story 项目的配置文件主要包括以下几个:
配置文件介绍
-
pyproject.toml:
- 构建系统: 指定了项目的构建系统,通常为
setuptools或poetry。 - 依赖: 列出了项目所需的 Python 依赖包及其版本。
- 元数据: 包含了项目的名称、版本、作者、许可证等基本信息。
- 构建系统: 指定了项目的构建系统,通常为
-
package.json:
- 依赖: 列出了项目所需的 JavaScript 依赖包及其版本。
- 脚本: 定义了一些常用的脚本命令,如
build、test等。 - 元数据: 包含了项目的名称、版本、作者、许可证等基本信息。
-
pdm.lock:
- 锁定依赖: 确保在不同环境中安装相同的依赖版本,保证项目的一致性。
-
.gitignore:
- 忽略文件: 指定了哪些文件或目录不需要被 Git 版本控制系统管理,如编译后的文件、临时文件等。
-
.prettierignore:
- 忽略文件: 指定了哪些文件或目录不需要被 Prettier 代码格式化工具格式化。
通过这些配置文件,开发者可以方便地管理项目的依赖、构建和部署流程,确保项目在不同环境中的一致性和稳定性。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
423
3.25 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
262
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++
689
331
暂无简介
Dart
686
160
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥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
65
19
🎉 (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
1.22 K
667
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869