JStachio 开源项目快速指南
1. 项目目录结构及介绍
JStachio 的 GitHub 仓库遵循了典型的 Maven 项目结构,以下是对主要目录和文件的简要介绍:
-
src: 包含项目的源代码和资源。
main: 生产环境代码。java: Java 源代码,包括核心库、注解处理器以及任何可选模块实现。resources: 静态资源文件,如配置文件等。
test: 测试代码,用于单元测试和集成测试。java: 测试用的Java源码。
-
pom.xml: Maven 项目对象模型文件,定义了项目的基本信息,以及依赖、构建生命周期等配置。
-
doc: 文档相关资料,可能包括API文档、用户指南等。
-
README.md: 项目的主要说明文件,提供了快速入门信息、构建步骤和其他重要资源链接。
-
LICENSE: 项目使用的许可协议文件。
2. 项目的启动文件介绍
JStachio 作为一个模板引擎,它自身并不提供独立运行的应用程序。然而,它可以被集成到如Spring Boot这样的框架中。在实际应用中,启动文件通常是指你的应用程序入口点,对于一个使用JStachio的Spring Boot应用,这通常是位于src/main/java下的某个包内,以类的形式存在,并且该类需标记有@SpringBootApplication注解。例如:
package com.example.myapp;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
@SpringBootApplication
public class MyAppApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(MyAppApplication.class, args);
}
}
通过这个主方法,Spring Boot 应用被启动,进而可以利用JStachio进行模板渲染。
3. 项目的配置文件介绍
全局配置
在使用JStachio时,配置一般分散于多个地方,但主要的全局配置可通过不同的方式注入或指定。对于基于Maven的项目,关键配置可能存在于pom.xml中,添加相应的依赖来启用JStachio功能。若集成至Spring Boot,则配置可能位于application.properties或application.yml中:
# 假设的示例配置,在实际使用中查看JStachio官方文档获取正确配置键值
jstachio.template-folder=templates # 模板文件夹路径
jstachio.compile-policy=STRICT # 编译策略,确保类型安全
模块特有配置
对于特定的模块(如Dropwizard、Spring Boot集成等),配置可能会更详细,并依赖于相应的扩展模块提供的指导。这些配置可能需要在各自的引导或配置类中完成设置。
请注意,由于JStachio的具体配置细节随版本更新可能有所变化,强烈建议参考最新的官方文档或项目中的示例配置文件来获取最准确的信息。
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