Epgsql 开源项目安装与使用教程
1. 项目目录结构及介绍
Epgsql 是一个用于 PostgreSQL 数据库的 Erlang 客户端驱动。下面是对项目主要目录结构的解析:
.
├── README.md # 项目说明文档
├── src # 源代码目录
│ ├── epgsql.erl # 主要的Erlang模块定义
│ └── ... # 其他相关的源码文件
├── rebar.config # Rebar构建配置文件
├── test # 测试用例目录
│ ├── epgsql_SUITE.erl # 测试套件
│ └── ... # 更多测试文件
├── LICENSE # 许可证文件
└── Makefile # Makefile,用于简化编译和测试过程
此结构标准地组织了Erlang项目,src目录包含了实现数据库交互的核心代码,而test目录则存放确保这些功能正确性的测试。
2. 项目的启动文件介绍
在Epgsql中,并没有直接提供一个“启动文件”供最终用户执行。其设计基于Erlang/OTP原理,通常通过应用(Application)的方式启动。这意味着用户需要通过Erlang的shell或者自己的应用来加载和使用epgsql模块。尽管如此,如果想要快速测试连接,可以通过以下简单的Erlang代码片段来实现连接和基本操作:
{ok, Conn} = epgsql:connect("localhost", "username", "password", "database_name").
epgsql:squery(Conn, "SELECT * FROM table_name").
这并不是从特定文件启动,而是展示如何在Erlang环境中初始化epgsql应用的基本示例。
3. 项目的配置文件介绍
Epgsql本身并不强制要求外部配置文件,它依赖于运行时传入的参数或环境变量来进行配置,比如数据库的连接参数等。对于复杂的环境或想进行更细粒度的控制,用户可以在自己的应用程序中管理配置,并通过Erlang术语(例如通过应用环境设置)将这些配置传递给epgsql模块。
如果你希望以一种更规范的方式来管理配置,可以采取的做法是在你的Erlang应用中创建一个配置文件(例如,app.config),然后通过应用的application:start/1,2接口启动,并利用Erlang的应用环境机制来设定epgsql的参数,如:
[
{my_app, [
{epgsql_config, [
{host, "localhost"},
{port, 5432},
{username, "user"},
{password, "password"},
{database, "db"}
]}
]}
].
请注意,上述配置并非epgsql直接使用的格式,而是在你的应用中作为示例,展示如何准备并管理可能传递给epgsql的配置信息。
为了实际应用epgsql中的配置,你需要在应用启动前,读取这个配置并适当使用Erlang的环境设置函数来配置epgsql,如使用application:set_env/3函数。
这样,我们就完成了对epgsql项目关键要素的简介,包括其目录结构、非传统意义上的“启动”方式以及配置管理的概述。实际开发中,理解这些内容将帮助你更好地集成和使用该开源项目。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00