Apache Sling JUnit 远程测试运行器快速入门指南
2024-08-07 18:30:21作者:柏廷章Berta
1. 项目目录结构及介绍
Apache Sling JUnit Remote Tests Runners 的源码目录结构如下:
.
├── src # 主要代码源目录
│ └── main # 主代码源
│ ├── java # Java 源代码
│ └── resources # 资源文件
└── ...
src/main/java: 包含所有Java源代码,主要实现远程测试运行的逻辑。src/main/resources: 存放配置文件和其他资源。
2. 项目的启动文件介绍
由于这是一个库项目,没有传统的“启动”文件。Sling JUnit Remote 是为了在服务器端集成测试环境中使用,不是作为独立应用启动。通常,在一个Maven或Gradle构建中,它被用作依赖,然后在运行测试时通过JUnit或其他自动化工具(如Sling's Testing Tools)来调用。
如果你需要在特定的应用环境中使用,例如Sling服务器,你需要将这个库添加到你的项目依赖,并在相应的测试代码中使用它来触发远程测试执行。
3. 项目的配置文件介绍
这个项目并没有特定的全局配置文件。配置通常是通过在你的项目中设置环境变量或者在测试类中进行的。例如,可能需要配置远程服务器URL、认证信息等以连接到Sling实例。这些配置可以通过以下方式传递:
- 在Maven或Gradle的测试配置中设置系统属性(system properties),例如
-Dremote.server.url=http://localhost:8080。 - 在JUnit测试类中,通过
@RunWith(SlingServerRule.class)注解并提供一个带有定制配置的SlingServer实例。
请注意,具体的配置选项和用法可能会因为版本更新而有所变化,建议查阅项目的最新API文档和示例代码以获取详细信息。
要了解更多关于Apache Sling JUnit Remote的详细信息,可以访问其官方仓库的Readme文档或者其他相关的开发者教程和例子。
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
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217