ThreatMapper 开源项目使用教程
2024-08-07 04:21:27作者:范垣楠Rhoda
1. 项目的目录结构及介绍
ThreatMapper 是一个开源的云原生应用保护平台(CNAPP),其 GitHub 仓库的目录结构如下:
ThreatMapper/
├── docs/
├── examples/
├── scripts/
├── src/
│ ├── api/
│ ├── core/
│ ├── plugins/
│ └── utils/
├── tests/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── requirements.txt
目录结构介绍
- docs/: 包含项目的文档文件,如用户手册、开发指南等。
- examples/: 包含示例代码和配置文件,帮助用户快速上手。
- scripts/: 包含用于项目构建、测试和部署的脚本。
- src/: 项目的源代码目录,包含 API、核心功能、插件和工具类等。
- api/: API 接口相关代码。
- core/: 核心功能模块。
- plugins/: 插件模块。
- utils/: 工具类和辅助函数。
- tests/: 包含项目的测试代码。
- .gitignore: Git 忽略文件配置。
- LICENSE: 项目许可证文件。
- README.md: 项目介绍和使用说明。
- requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
2. 项目的启动文件介绍
ThreatMapper 的启动文件通常位于 src/ 目录下,具体文件名可能因版本更新而有所变化。以下是一个典型的启动文件示例:
# src/main.py
import sys
from core.app import App
def main():
app = App()
app.run()
if __name__ == "__main__":
main()
启动文件介绍
- main.py: 项目的入口文件,负责初始化应用并启动运行。
- App 类: 位于
core/app.py中,包含应用的主要逻辑和配置。
3. 项目的配置文件介绍
ThreatMapper 的配置文件通常位于项目根目录或 src/ 目录下,以下是一个典型的配置文件示例:
# config.yaml
server:
host: "0.0.0.0"
port: 8080
database:
host: "localhost"
port: 3306
user: "root"
password: "password"
name: "threatmapper"
logging:
level: "INFO"
file: "app.log"
配置文件介绍
- config.yaml: 包含服务器、数据库和日志等配置项。
- server: 配置服务器的监听地址和端口。
- database: 配置数据库的连接信息。
- logging: 配置日志级别和输出文件。
以上是 ThreatMapper 开源项目的基本使用教程,涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些内容能帮助你快速上手并使用该项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Kimi-K2-ThinkingKimi-K2-Thinking是最新开源思维模型,作为能动态调用工具的推理代理,通过深度多步推理和稳定工具调用(200-300次连续调用),在HLE、BrowseComp等基准测试中刷新纪录。原生INT4量化模型,256k上下文窗口,实现推理延迟和GPU内存使用的无损降低,支持自主研究、编码和写作等工作流。【此简介由AI生成】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- 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- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
296
2.64 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
128
149
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++
607
190
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
228
307
暂无简介
Dart
589
127
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.05 K
611
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
122
482
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,专门为Transformer模型的训练和推理而设计。
C++
46
77
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
178
62
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
454