开源项目启动与配置教程:Package Size Calculator
2025-05-21 23:51:03作者:咎岭娴Homer
1. 项目目录结构及介绍
Package Size Calculator 是一个用于计算 NPM 包大小的简单工具。项目目录结构如下:
package-size-calculator/
├── .github/
│ ├── workflows/
│ │ └── chore_add_CI.yml
├── .vscode/
│ └── settings.json
├── internal/
│ └── dependency_change.go
├── pkg/
│ └── package.go
├── docker.go
├── go.mod
├── go.sum
├── main.go
├── report.go
├── version_size_diff.go
├── .editorconfig
├── .gitignore
├── LICENSE
└── README.md
.github/workflows/: 存放 GitHub Actions 工作流配置文件。.vscode/: 存放 Visual Studio Code 的配置文件。internal/: 存放项目内部使用的 Go 源文件。pkg/: 存放项目的主要 Go 源文件。docker.go: 实现 Docker 相关操作的 Go 源文件。go.mod: Go 依赖管理文件。go.sum: Go 依赖的校验文件。main.go: 项目的主入口文件。report.go: 生成报告的 Go 源文件。version_size_diff.go: 计算 NPM 包版本大小差异的 Go 源文件。.editorconfig: EditorConfig 配置文件,用于统一开发者的代码风格。.gitignore: Git 忽略文件列表。LICENSE: 项目使用的 MIT 许可证文件。README.md: 项目说明文件。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件为 main.go。以下是该文件的主要内容:
package main
import (
"flag"
// 其他导入
)
func main() {
// 解析命令行参数
flag.Parse()
// 执行计算逻辑
// ...
}
main.go 文件中定义了程序的主入口。首先导入必要的包,然后解析命令行参数,最后执行计算逻辑。
3. 项目的配置文件介绍
本项目中的配置文件主要是 .editorconfig 和 .gitignore。
.editorconfig: 用于配置代码风格,保证不同开发者的代码风格一致。以下是配置文件的内容示例:
root = true
[*]
indent_style = space
indent_size = 4
end_of_line = lf
charset = utf-8
trim_trailing_whitespace = true
insert_final_newline = true
.gitignore: 用于配置 Git 忽略的文件列表,避免将不必要的文件提交到仓库中。以下是配置文件的内容示例:
# 忽略编译生成的文件
*.class
*.jar
# 忽略项目配置文件
.vscode/
*.DS_Store
# 忽略其他临时文件
*.tmp
*~
以上就是 Package Size Calculator 项目的启动和配置文档。希望对您有所帮助!
登录后查看全文
热门项目推荐
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
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
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-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-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
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
312
2.73 K
deepin linux kernel
C
24
7
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++
639
244
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
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
1.03 K
470
Ascend Extension for PyTorch
Python
151
178
暂无简介
Dart
605
135
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
236
84
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
364
3.01 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
237
310