Raccoon 开源项目教程
2024-08-27 13:59:18作者:冯梦姬Eddie
项目的目录结构及介绍
Raccoon 项目的目录结构如下:
raccoon/
├── cmd/
│ └── raccoon/
│ └── main.go
├── config/
│ └── config.yaml
├── docs/
│ └── README.md
├── internal/
│ ├── handler/
│ ├── service/
│ └── store/
├── pkg/
│ ├── logger/
│ └── utils/
├── go.mod
├── go.sum
└── README.md
目录介绍
cmd/: 包含项目的启动文件。raccoon/: 主程序目录。main.go: 项目的入口文件。
config/: 包含项目的配置文件。config.yaml: 配置文件,用于设置项目的各种参数。
docs/: 包含项目的文档文件。README.md: 项目的基本介绍文档。
internal/: 包含项目的内部逻辑代码。handler/: 处理HTTP请求的逻辑。service/: 业务逻辑层。store/: 数据存储逻辑。
pkg/: 包含项目的公共库代码。logger/: 日志处理库。utils/: 工具函数库。
go.mod和go.sum: Go 模块文件,用于管理项目的依赖。README.md: 项目的基本介绍文档。
项目的启动文件介绍
项目的启动文件位于 cmd/raccoon/main.go。这个文件是整个项目的入口点,负责初始化配置、启动服务等操作。
main.go 文件内容概述
package main
import (
"log"
"raccoon/config"
"raccoon/internal/handler"
"raccoon/internal/service"
"raccoon/internal/store"
"raccoon/pkg/logger"
)
func main() {
// 初始化配置
cfg, err := config.LoadConfig()
if err != nil {
log.Fatalf("Failed to load config: %v", err)
}
// 初始化日志
logger.Init(cfg.Log)
// 初始化存储
storage, err := store.New(cfg.Store)
if err != nil {
log.Fatalf("Failed to initialize store: %v", err)
}
// 初始化服务
svc := service.New(storage)
// 初始化处理程序
handler := handler.New(svc)
// 启动HTTP服务器
err = handler.StartServer(cfg.Server)
if err != nil {
log.Fatalf("Failed to start server: %v", err)
}
}
项目的配置文件介绍
项目的配置文件位于 config/config.yaml。这个文件包含了项目的各种配置参数,如服务器地址、日志级别、数据库连接信息等。
config.yaml 文件内容概述
server:
address: ":8080"
readTimeout: 10s
writeTimeout: 10s
log:
level: "info"
output: "stdout"
store:
type: "mysql"
connection: "user:password@tcp(127.0.0.1:3306)/dbname"
配置项介绍
server: 服务器配置。address: 服务器监听的地址和端口。readTimeout: 读取请求的超时时间。writeTimeout: 写入响应的超时时间。
log: 日志配置。level: 日志级别,如info,debug,error等。output: 日志输出位置,如stdout,file等。
store: 存储配置。type: 存储类型,如mysql,postgres,memory等。connection: 数据库连接字符串。
以上是 Raccoon 开源项目的目录结构、启动
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。C028
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
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
424
3.25 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
263
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