SuperDiff 技术文档
本文档将为您提供关于如何安装、使用以及理解 SuperDiff Ruby gem 的详细信息。SuperDiff 是一个设计用于以熟悉和智能的方式显示任意类型两个对象之间差异的 Ruby gem。
1. 安装指南
在开始使用 SuperDiff 之前,请确保您的开发环境中安装了 Ruby。以下是安装 SuperDiff 的步骤:
# 使用 gem 命令安装 SuperDiff
gem install super_diff
确保您使用的是 Ruby 版本 3.x 或以上。
2. 项目的使用说明
SuperDiff 的主要目的是改进 RSpec 内置的差分能力。在 RSpec 中,当您使用 eq、match、include 或 have_attributes 这样的匹配器时,如果您尝试匹配的数据结构有差异,您会得到一个差分结果。但是,当您需要比较更接近“现实世界”的数据,如 API 或数据库数据时,RSpec 的输出可能并不理想。
SuperDiff 提供了一个差分引擎,该引擎知道如何计算任何两个数据结构之间的差异,并以一种合理的方式显示它们。
例如,如果您有一个复杂的哈希结构,并且想要比较两个哈希:
actual = {
customer: {
person: SuperDiff::Test::Person.new(name: "Marty McFly, Jr.", age: 17),
shipping_address: {
line_1: "456 Ponderosa Ct.",
city: "Hill Valley",
state: "CA",
zip: "90382"
}
},
items: [
{ name: "Fender Stratocaster", cost: 100_000, options: %w[red blue green] },
{ name: "Mattel Hoverboard" }
]
}
expected = {
customer: {
person: SuperDiff::Test::Person.new(name: "Marty McFly", age: 17),
shipping_address: {
line_1: "123 Main St.",
city: "Hill Valley",
state: "CA",
zip: "90382"
}
},
items: [
{ name: "Fender Stratocaster", cost: 100_000, options: %w[red blue green] },
{ name: "Chevy 4x4" }
]
}
# 在测试中使用 expect
expect(actual).to eq(expected)
使用 SuperDiff 之后,您将得到更清晰的差分结果。
3. 项目API使用文档
SuperDiff 的 API 使用非常直观。它主要扩展了 RSpec 的匹配器,以便在比较对象时提供更好的差分输出。您不需要直接调用 SuperDiff 的 API,而是通过 RSpec 的语法来使用它。
确保在您的 RSpec 配置中包含 SuperDiff:
# 在 spec_helper.rb 或 rails_helper.rb 中
RSpec.configure do |config|
config.include SuperDiff::RSpec::Matchers
end
这样,当您使用 RSpec 进行测试并且断言失败时,SuperDiff 将自动提供更详细的差分结果。
4. 项目安装方式
SuperDiff 可以通过 Ruby 的包管理工具 gem 进行安装。请按照以下步骤进行:
# 使用 gem 命令安装 SuperDiff
gem install super_diff
在安装 SuperDiff 之后,您可以在您的 Ruby 项目中导入并使用它。
本文档旨在帮助您更好地理解和利用 SuperDiff,以提高您的开发效率。如果您在使用过程中遇到任何问题或建议,欢迎创建一个 issue 来讨论。
kernelopenEuler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。C026
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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