Apache Sling 资源解析器(Resource Resolver)教程
1. 项目目录结构及介绍
Apache Sling Resource Resolver 模块的目录结构如下:
.
├── src // 主要代码源文件
│ ├── main // 主代码源
│ │ └── java // Java 源码
│ └── test // 单元测试代码
│ └── java // 测试用例
└── ...
这个目录结构中,src/main/java 是存放主要源代码的地方,包括了实现资源解析功能的核心类。src/test/java 包含用于测试这些类的单元测试代码。
2. 项目启动文件介绍
Apache Sling 通常作为一个基于 OSGi 的服务器运行,而不是通过单一的启动文件来执行。在实际部署环境中,Sling 服务器可能由 Apache Felix 或 Equinox 等 OSGi 容器管理。因此,启动 Sling 需要在 OSGi 容器中安装包含 sling-org-apache-sling-resourceresolver 在内的相关模块。
在本地开发环境中,可以使用 Maven 或者其他构建工具,通过以下命令运行一个简单的 Sling 启动实例:
mvn clean install
mvn felix:run
这将启动一个基本的 Felix OSGi 容器,自动加载所有已编译并打包好的模块,包括 Sling Resource Resolver。
3. 项目的配置文件介绍
Sling Resource Resolver 的配置主要通过 /etc 目录下的配置文件完成,特别是 /etc/map 目录,它包含了资源映射规则,影响资源的解析过程。
例如,一个典型的映射配置文件 map.json 可能如下所示:
{
"/content": {
"resourceType": "sling:Folder"
},
"/libs": {
"resourceType": "sling:Folder",
"sling:redirect": true,
"sling:target": "/system/console"
}
}
这个配置文件表示 /content 资源类型是 sling:Folder,而 /libs 则是一个重定向到 /system/console 的链接。
此外,其他配置可以通过 OSGi 服务配置或者全局的 .properties 文件进行,比如资源解析工厂的行为调整。具体的配置选项可以在 Sling 文档中找到详细说明。
本文档简要介绍了 Apache Sling Resource Resolver 的项目结构、启动方法和配置文件。深入学习和使用,建议参考 Sling 的官方文档和示例项目。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。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
Spark-Formalizer-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
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