Blankie 项目启动与配置教程
2025-05-16 12:32:06作者:范靓好Udolf
1. 项目的目录结构及介绍
Blankie 项目的目录结构如下:
blankie/
├── .gitignore
├── .vscode/
│ └── settings.json
├── public/
│ ├── index.html
│ └── ...
├── src/
│ ├── assets/
│ │ └── ...
│ ├── components/
│ │ └── ...
│ ├── App.vue
│ ├── main.js
│ └── ...
├── package.json
├── README.md
└── ...
.gitignore: 指定在Git版本控制中需要忽略的文件和目录。.vscode/: Visual Studio Code编辑器的配置文件夹。public/: 存放公共静态文件,如网页的入口文件index.html。src/: 源代码目录,包含项目的主要文件。assets/: 存放静态资源,如图片、样式表等。components/: 存放Vue组件。App.vue: 主Vue组件,是应用的根组件。main.js: 应用的入口文件,用于创建Vue实例。
package.json: 定义项目依赖和脚本。README.md: 项目说明文件,通常包含项目信息和安装指南。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动主要通过package.json文件中的脚本实现。以下是package.json中的启动脚本示例:
"scripts": {
"serve": "vue-cli-service serve",
"build": "vue-cli-service build",
"test:unit": "vue-cli-service test:unit",
"test:e2e": "vue-cli-service test:e2e"
}
"serve": 用于启动开发服务器。执行npm run serve会启动一个本地服务器,通常用于开发和测试。"build": 用于构建生产环境的代码。执行npm run build会对项目进行打包,生成可供部署的静态文件。"test:unit": 用于运行单元测试。"test:e2e": 用于运行端到端测试。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置主要通过vue.config.js文件进行,该文件是Vue CLI项目的可选配置文件。以下是vue.config.js的一个基础配置示例:
module.exports = {
// 基本路径
publicPath: process.env.NODE_ENV === 'production' ? '/production-sub-path/' : '/',
// 构建时的输出目录
outputDir: 'dist',
// 放置静态资源的目录
assetsDir: 'static',
// html的输出路径
indexPath: 'index.html',
// 文件名哈希
filenameHashing: true,
// eslint-loader 是否在保存的时候检查
lintOnSave: process.env.NODE_ENV !== 'production',
// 是否使用包含运行时编译器的Vue核心的构建
runtimeCompiler: false,
// 默认情况下 babel-loader 忽略其中的所有文件 node_modules
transpileDependencies: [],
// 生产环境 sourceMap
productionSourceMap: false,
// 跨域设置
devServer: {
open: process.platform === 'darwin',
host: '0.0.0.0',
port: 8080,
https: false,
hotOnly: false,
proxy: null // 设置代理
}
}
此配置文件提供了项目的公共路径、输出目录、静态资源目录、HTML输出路径等配置项,以及开发服务器的相关设置。开发者可以根据项目的实际需求进行相应的调整和配置。
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