**Hodur Engine 使用指南**
1. 目录结构及介绍
Hodur Engine 是一个专为Clojure设计的领域建模方法及库集合。其仓库的目录结构反映了其高度模块化的架构,以下是核心组件的基本布局:
├── src # 源代码目录
│ └── hodur # 包含了Hodur引擎的核心源码
│ └── engine # 实现模型解析和元数据库操作的代码
├── test # 测试目录
│ └── hodur # 核心引擎的测试用例
├── project.clj # Leiningen项目配置文件
├── deps.edn # Clojure deps依赖配置文件,用于声明项目依赖
├── README.md # 项目说明文档,包括快速入门指导
├── LICENSE # 许可证文件
└── .gitignore # Git忽略文件配置
-
src: 包含项目的主要源代码。
hodur/engine子目录中存放着处理领域模型定义、解析和验证的核心逻辑。 -
test: 存储用于确保功能正确的测试套件。
-
project.clj 和 deps.edn: 分别是Leiningen项目配置和Clojure新的依赖管理配置文件,两者用于指定项目构建和依赖关系。
-
README.md: 提供了项目的概述、安装步骤和基本用法。
-
LICENSE: 项目使用的开放源代码许可协议详情。
2. 项目启动文件介绍
在Hodur Engine中,并没有一个传统的"启动文件"如main.cljs或app.jar。相反,集成Hodur到你的项目时,你需要在自己的Clojure应用的入口点(通常是某个特定命名空间的文件)引入Hodur Engine并初始化它。例如,你可能在一个类似core.cljs或者my-app.core.cljs的文件里这样做:
(ns my-app.core
(:require [hodur-engine.core :as hodur]))
;; 初始化meta数据库,示例实体定义
(def meta-db (hodur/init-schema '[Person [^String first-name ^String last-name]]))
这里的初始化步骤发生在应用启动前,通过调用hodur/init-schema函数来实现。
3. 项目的配置文件介绍
deps.edn
Hodur Engine的配置主要体现在如何添加依赖至你的Clojure项目中。你需要在你的deps.edn文件中加入Hodur Engine作为依赖,如同下面所示的示例:
{:deps {hodur/engine {:mvn/version "0.1.9"}}
这里假设版本号为“0.1.9”,实际使用时请检查最新版本以保证兼容性和新特性。
其他配置
除了deps.edn之外,Hodur Engine可能需要特定于应用的配置,这些通常在你的应用程序内部进行,比如设置数据库连接信息(如果涉及)、插件配置等。但具体配置细节需参考官方文档或项目内的实例,因为它们可能会依赖于具体的使用场景和插件需求。
以上便是对Hodur Engine项目的基本结构、启动方法以及配置文件的简单介绍。为了深入了解和有效利用该项目,请务必查阅官方的文档和源码注释,以获得更详细的指引和最佳实践。
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-1.5暂无简介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