Smile-Cola 项目搭建与使用指南
2024-09-11 21:16:01作者:袁立春Spencer
1. 目录结构及介绍
Smile-Cola 是一个基于 SpringBoot + MybatisPlus + Cola 的项目,采用了整洁面向对象的分层架构设计,专注于重构订单功能。下面简要概述其主要的目录结构及每个部分的功能:
.
├── assets # 静态资源文件
├── smile-adapters # 适配器层,处理外部系统交互
├── smile-app # 应用层,业务流程控制
├── smile-client # 客户端相关代码或配置
├── smile-domain # 领域模型层,定义业务实体和规则
├── smile-infrastructure # 基础设施层,数据库操作、第三方服务集成等
├── start # 启动脚本或初始化配置
├── gitignore # Git 忽略文件配置
├── LICENSE # 项目授权协议
├── README.md # 项目介绍和使用说明
├── pom.xml # Maven 构建配置文件
└── ... # 其他可能的辅助文件或模块
2. 项目的启动文件介绍
虽然具体的启动文件路径没有直接提供,但基于Spring Boot的常规结构,启动文件通常命名为 Application.java 或相似命名,并位于主应用程序包下(如 com.charles.smile.app)。此文件中包含了主函数,通过执行该主函数即可启动整个Spring Boot应用。启动命令通常是利用Maven或Gradle,例如使用Maven命令:
mvn spring-boot:run
3. 项目的配置文件介绍
配置文件主要是指 application.properties 或 application.yml 文件,它们位于项目的根目录下或 resources 目录内。在这个项目中,由于没有明确指出具体配置文件的名称,我们可以假设使用的是标准的Spring Boot配置格式。这些配置文件中包含但不限于以下几方面的内容:
- 数据源配置:如数据库URL、用户名、密码。
- Spring Boot应用的基本配置:如服务器端口、上下文路径。
- MybatisPlus配置:连接池设置、Mapper所在包路径。
- Cola框架特定配置:若项目采用Cola的分层架构,可能会有对应的配置项来支持Cola的规范和组件。
- 日志配置:如Logback或log4j的日志级别、输出路径。
示例配置片段(假定):
server:
port: 8080
spring:
datasource:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/smile_cola?useUnicode=true&characterEncoding=utf8
username: root
password: secret
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
mybatis-plus:
mapper-locations: classpath:mapper/*.xml
global-config:
db-config:
id-type: auto
cola:
# 假设Cola框架有特定配置,这里填写对应的配置键值对
someConfigKey: someValue
请注意,实际项目中的配置内容将依据开发者的设定有所不同,务必检查项目源码中最新的配置文件以获取精确信息。
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0191
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0114
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
omega-aiOmega-AI:基于java打造的深度学习框架,帮助你快速搭建神经网络,实现模型推理与训练,引擎支持自动求导,多线程与GPU运算,GPU支持CUDA,CUDNN。Java04
llm-universe本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/llm-universe/Jupyter Notebook08
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
763
4.96 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
856
1.92 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
676
1.33 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
719
875
deepin linux kernel
C
32
16
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
455
437
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++
1.07 K
1.09 K
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
150
252
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
296
114
昇腾LLM分布式训练框架
Python
178
220