RocketMQ 快速入门指南
1. 项目目录结构及介绍
在 rocketmq-site 库中,我们可以看到以下主要目录:
src
源代码目录,包含了项目页面的HTML、CSS、JavaScript等静态资源。
docs
文档目录,这里存放了项目的所有Markdown格式的文档,包括用户指南、开发者教程等。
eventsevents
可能是一场活动或会议的相关资料,具体用途需要进一步查看。
i18n/en
国际化资源,尤其是英文版本的文档。
news
新闻或更新日志,记录项目的重要事件和更新。
release-notes
版本发布说明,详细的版本变更信息。
src/static
存放静态资源,如图片、样式表和JavaScript文件。
versioned_docs
不同版本的文档存储在这里,方便用户查阅特定版本的API和其他信息。
versioned_sidebars
用于生成侧边栏导航的JSON文件,与不同版本的文档对应。
asf.yaml, gitignore, htaccess, travis.yml
这些是项目管理和自动化工具相关的配置文件,例如Apache基金会的元数据、Git忽略规则、服务器配置和持续集成设置。
README.md
项目的基本介绍和说明文件。
babel.config.js, docusaurus.config.js, package.json, sidebars.js
Docusaurus框架的相关配置,用于构建和管理项目文档站点。
versions.json
包含了所有版本信息,用于文档版本管理和切换。
2. 项目的启动文件介绍
由于rocketmq-site看起来像是一个基于Docusaurus的静态网站,启动文件通常位于根目录下,但是在这个仓库中没有直接的start.sh或者类似的脚本。要运行此网站,你需要首先安装依赖(通过npm install),然后使用npm start命令来本地开发服务器并预览文档。
3. 项目的配置文件介绍
docusaurus.config.js
这是Docusaurus的主要配置文件,它定义了网站的元数据、主题、路由、插件以及其他设置。例如,你可以找到网站标题、描述、版本信息、导航菜单等内容的配置。
.gitignore
定义了哪些文件和目录应该被Git忽略不进行版本控制,例如本地构建生成的文件或缓存。
.travis.yml
持续集成配置文件,用于在 Travis CI 上自动化构建和部署流程。
package.json
项目包管理文件,包含了项目依赖、脚本命令及其他元数据。可以使用npm命令来执行在此文件中定义的脚本,例如build和start。
babel.config.js
Babel 的配置文件,用于编译 ES6+ 语法到浏览器支持的 JavaScript 版本。
siteConfig.js(实际上未在仓库中)
如果存在这个文件,它通常会包含类似于docusaurus.config.js中的配置,但以更模块化的方式组织。
为了启动项目并查看文档,首先确保你有一个Node.js环境,并遵循以下步骤:
- 克隆项目:
git clone https://github.com/apache/rocketmq-site.git - 进入项目目录:
cd rocketmq-site - 安装依赖:
npm install - 启动本地服务器:
npm start
然后在浏览器中访问http://localhost:3000,你应该能看到RocketMQ的文档站点。
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