Apache Sling Scripting Freemarker 指南
目录结构及介绍
在 sling-org-apache-sling-scripting-freemarker 项目中,主要目录及其作用如下:
- src: 包含项目源代码。
- main: 主要包含编译后的输出和资源文件。
- java: 存放所有的Java类文件。
- resources: 放置项目运行所需的资源文件,如配置文件或模板文件等。
 
- test: 测试相关文件存放处,包括单元测试代码以及测试数据文件。
 
- main: 主要包含编译后的输出和资源文件。
- .gitignore: 忽略某些文件或目录以防止它们被添加到版本控制库中。
- Jenkinsfile: 持续集成工具Jenkins使用的脚本,用于自动化构建和部署过程。
- pom.xml: Maven项目配置文件,定义了项目依赖关系、构建参数等。
- bnd.bnd: Bnd工具的配置文件,用于管理和优化OSGi框架中的Bundle。
启动文件介绍
在典型的 Apache Sling 或 OSGi 环境下,sling-org-apache-sling-scripting-freemarker 作为一个 Bundle 并不直接拥有“启动”概念,而是通过安装该 Bundle 到运行的 OSGi 容器中来实现其功能。因此,没有一个明确的“启动文件”,而是由容器管理其生命周期(即安装、激活、停用、卸载)。一旦在容器中安装并激活,Freemarker 的脚本引擎将自动可用给任何需要执行 Freemaske 脚本的应用程序组件。
然而,在本地开发环境中进行调试时,可能会使用 Maven 命令来进行构建和打包,例如:
mvn clean install
上述命令会清理之前的构建结果然后重新构建整个项目至可部署状态。这通常是在打包成 jar 文件供 OSGi 容器加载之前执行的操作。
配置文件介绍
pom.xml 中包含了关键的构建配置,包括依赖项、插件和其他Maven特定元数据。这个文件对于确保项目正确地编译、测试和打包至关重要。但是,更具体的配置细节,尤其是关于 Freemarker 引擎本身的配置,则不在 Maven 构建范围内,而通常是在应用层面或者 OSGi 容器级别的配置属性文件中完成。
为了使用 Freemarker 进行脚本处理,你的应用程序可能需要配置以下几点:
- Freemarker 的路径和命名空间设置。
- 缓存策略和性能调优选项。
- 输出格式和编码设定。
这些配置可能存在于外部的 XML 或 JSON 格式的配置文件中,具体取决于应用程序或容器如何读取和解析这些配置。例如,在 Apache Sling 上,可以通过在/etc/system/console/configMgr.jsp页面中找到相关的服务来修改 Freemarker 的配置。
总结而言,虽然 sling-org-apache-sling-scripting-freemarker 本身并不提供内嵌的“配置文件”,但它的配置参数可以在 Sling 或其他支持 OSGi 规范的平台上通过相应的机制进行定制和调整。
 PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00 PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
 MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00 MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
 HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00 HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
 AI内容魔方AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03 AI内容魔方AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03
 Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00 Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
 GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00 GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
 Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00 Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
 docs
docs kernel
kernel pytorch
pytorch ops-math
ops-math flutter_flutter
flutter_flutter ohos_react_native
ohos_react_native cangjie_compiler
cangjie_compiler RuoYi-Vue3
RuoYi-Vue3 cangjie_test
cangjie_test Cangjie-Examples
Cangjie-Examples