awesome-neo 的项目扩展与二次开发
2025-04-24 09:16:01作者:咎竹峻Karen
1、项目的基础介绍
awesome-neo 是一个开源项目,旨在为开发者提供关于 Neo 区块链生态的丰富资源和工具集合。该项目汇集了 Neo 智能合约开发、钱包、客户端、API 以及其他相关库和工具,是 Neo 开发者社区共同协作的成果。
2、项目的核心功能
项目的核心功能在于:
- 收集和整理 Neo 区块链相关的开发资源。
- 为开发者提供 Neo 智能合约开发的学习和实践指南。
- 包含 Neo 区块链交互的客户端和服务器端解决方案。
- 促进 Neo 生态系统的健康发展。
3、项目使用了哪些框架或库?
awesome-neo 项目中使用了多种框架和库,其中包括但不限于:
- Python 的 NeonSDK,用于与 Neo 区块链进行交互。
- .NET 的 NConsensus,一个用于构建区块链共识网络的库。
- JavaScript 的 neon-js,一个用于在 Neo 区块链上发送交易和处理数据的库。
4、项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构大致如下:
awesome-neo/
├── contracts/ # 存放智能合约示例和模板
├── clients/ # 包含不同语言的客户端库
│ ├── python/ # Python 客户端代码
│ ├── csharp/ # C# 客户端代码
│ └── javascript/ # JavaScript 客户端代码
├── tools/ # 提供了一系列开发工具
├── examples/ # 展示了如何使用不同库和工具的示例
└── documents/ # 相关文档和教程
5、对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 增加新的智能合约模板:开发者可以根据自己的需求,增加新的智能合约模板,以方便其他开发者快速启动项目。
- 集成更多语言的客户端库:目前项目支持 Python、C# 和 JavaScript,可以进一步扩展支持其他编程语言,如 Java 或 Go。
- 开发更多实用的工具:可以根据社区的需求,开发出更多有助于智能合约开发和区块链交互的工具。
- 编写详细的文档和教程:为项目添加更多详细的文档和教程,帮助新手开发者更快地上手。
- 优化现有代码:对现有代码进行优化,提升性能和安全性,确保项目的可持续发展。
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
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.19 K
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
暂无简介
Dart
680
160
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
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
493