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。
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
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