Apache Parquet C++项目使用指南
1. 目录结构及介绍
Apache Parquet C++项目是一个高效的列式存储格式实现,它属于Apache Arrow生态的一部分。虽然具体的仓库已被归档并转移到了Arrow项目中,但通过历史版本我们可以了解其大致的目录结构:
- .gitignore: 控制Git在版本控制中忽略的文件或目录。
- LICENSE.txt: 许可证文件,说明项目遵循Apache 2.0许可。
- README.md: 主要的项目说明文件,包含了项目的快速入门信息和重要特性概述。
- KEYS: 可能用于签名项目的密钥文件。
- src: 包含核心源代码,如Parquet格式读写相关模块。
- example: 可能包含示例代码,帮助理解如何使用库。
- cmake: CMake构建系统相关的文件,指导如何编译项目。
- test: 测试代码和数据,确保项目功能完整且稳定。
项目的关键部分集中在src目录,其中包含了处理Parquet文件的核心逻辑,而配置和构建设置则分散在CMake文件和相关脚本中。
2. 项目的启动文件介绍
在Parquet C++项目中,并没有一个单一的“启动文件”以传统意义的应用程序形式存在。开发和使用这个库主要是通过链接到你的应用程序中,或者通过命令行工具进行Parquet文件操作(这些工具可能不直接包含在该仓库内,而是作为Apache Arrow项目的一部分)。
但是,如果你指的是进行库的构建或测试的入口点,那通常是在CMakeLists.txt文件中定义的,它指导如何构建整个项目。开发者通过运行CMake命令来初始化构建环境,然后使用make或ninja等构建工具来实际编译项目。
3. 项目的配置文件介绍
Parquet C++项目主要依赖于CMake配置来管理构建过程,而不是传统的配置文件。CMakeLists.txt是主要的配置脚本,它定义了项目的目标、依赖项、编译选项以及在哪里查找源代码等。对于终端用户或集成到其他应用中的情况,配置通常是通过CMake参数或者修改构建时的环境变量来进行定制,比如指定安装路径、启用或禁用特定的功能模块等。
例如,你可以在构建过程中通过设置CMake变量来控制是否启用某些编压缩算法的支持,或者调整编译选项。对于更细致的应用级配置,这通常在使用Parquet-CPP的上层应用中实现,而非Parquet-CPP自身直接提供的配置文件。
请注意,以上信息基于提供的文本描述和常规开源项目结构推测。具体细节可能会随着项目的发展而变化,因此建议查阅最新的官方文档或源码注释获取最准确的信息。
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
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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-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
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