Machinist 项目使用教程
2024-09-20 14:24:04作者:吴年前Myrtle
1. 项目目录结构及介绍
Machinist 项目的目录结构如下:
machinist/
├── app/
│ ├── controllers/
│ ├── models/
│ ├── views/
│ └── helpers/
├── config/
│ ├── database.yml
│ ├── environment.rb
│ └── routes.rb
├── db/
│ ├── migrate/
│ └── schema.rb
├── lib/
│ └── tasks/
├── public/
│ ├── images/
│ ├── javascripts/
│ └── stylesheets/
├── test/
│ ├── fixtures/
│ ├── functional/
│ ├── integration/
│ └── unit/
├── Gemfile
├── Gemfile.lock
├── Rakefile
└── README.md
目录结构介绍
-
app/: 包含应用程序的主要代码,包括控制器、模型、视图和辅助函数。
- controllers/: 存放控制器文件,处理用户请求和业务逻辑。
- models/: 存放模型文件,负责与数据库交互。
- views/: 存放视图文件,负责渲染用户界面。
- helpers/: 存放辅助函数文件,提供视图和控制器的辅助方法。
-
config/: 包含应用程序的配置文件。
- database.yml: 数据库配置文件。
- environment.rb: 应用程序环境配置文件。
- routes.rb: 路由配置文件,定义URL与控制器动作的映射。
-
db/: 包含数据库相关的文件。
- migrate/: 存放数据库迁移文件,用于管理数据库结构的变化。
- schema.rb: 数据库结构的描述文件。
-
lib/: 包含自定义库和任务文件。
- tasks/: 存放自定义的Rake任务文件。
-
public/: 包含静态文件,如图片、JavaScript和CSS文件。
- images/: 存放图片文件。
- javascripts/: 存放JavaScript文件。
- stylesheets/: 存放CSS文件。
-
test/: 包含测试相关的文件。
- fixtures/: 存放测试数据文件。
- functional/: 存放功能测试文件。
- integration/: 存放集成测试文件。
- unit/: 存放单元测试文件。
-
Gemfile: 定义项目所需的RubyGems依赖。
-
Gemfile.lock: 锁定Gemfile中定义的依赖版本。
-
Rakefile: 定义Rake任务的文件。
-
README.md: 项目说明文件。
2. 项目启动文件介绍
Machinist 项目的启动文件是 config/environment.rb。该文件负责加载应用程序的环境配置,并启动应用程序。
config/environment.rb 文件内容示例
# Load the Rails application.
require_relative 'application'
# Initialize the Rails application.
Rails.application.initialize!
启动步骤
- 确保已经安装了所有依赖的RubyGems,可以通过运行
bundle install来安装。 - 启动应用程序,可以通过运行
rails server命令来启动本地服务器。
3. 项目的配置文件介绍
config/database.yml
该文件用于配置数据库连接信息。示例如下:
default: &default
adapter: postgresql
encoding: unicode
pool: 5
development:
<<: *default
database: machinist_development
username: your_username
password: your_password
test:
<<: *default
database: machinist_test
username: your_username
password: your_password
production:
<<: *default
database: machinist_production
username: your_username
password: your_password
config/routes.rb
该文件用于定义应用程序的路由规则。示例如下:
Rails.application.routes.draw do
root 'home#index'
resources :users
resources :posts
end
config/environment.rb
该文件用于加载应用程序的环境配置,并启动应用程序。示例如下:
# Load the Rails application.
require_relative 'application'
# Initialize the Rails application.
Rails.application.initialize!
通过以上配置文件,可以灵活地调整应用程序的行为和环境。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
140
170
暂无简介
Dart
598
130
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
235
309
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++
634
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
731
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
616
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
198
74
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
460