openHAB 1.x 插件项目目录结构与使用教程
1. 项目的目录结构及介绍
openHAB 1.x 插件项目的目录结构如下:
openhab1-addons/
├── bundles/ # 存放各个插件的束(bundle),每个束通常是一个单独的插件项目
├── distribution/ # 包含构建和打包相关文件的目录
├── features/ # 定义插件功能的特性文件
├── licenses/ # 存放项目使用的许可文件
├── .gitignore # 指定 Git 忽略的文件和目录
├── .travis.yml # 用于配置 Travis CI 持续集成服务的配置文件
├── ISSUE_TEMPLATE.md # 提交 Issue 的模板文件
├── LICENSE # 项目使用的许可文件
├── README.md # 项目的说明文件
└── pom.xml # Maven 项目构建配置文件
详细介绍:
-
bundles/:该目录下包含所有的插件代码,每个插件通常是一个独立的文件夹,里面包含了该插件的源代码、资源文件等。 -
distribution/:这个目录通常包含了构建脚本和配置文件,用于将项目打包成可执行的软件包。 -
features/:此目录包含特性文件,用于描述插件的特性和依赖关系。 -
licenses/:存放与项目相关的许可文件,本项目使用的是 EPL-2.0 许可。 -
.gitignore:用于定义哪些文件和目录应该被 Git 忽略。 -
.travis.yml:Travis CI 的配置文件,用于设置自动化测试和构建。 -
ISSUE_TEMPLATE.md:当在 GitHub 上提交新的 Issue 时,这个文件作为模板。 -
LICENSE:项目的许可协议,本项目使用 EPL-2.0。 -
README.md:项目的说明文件,包含项目的描述、用法、安装指南等。 -
pom.xml:Maven 的项目对象模型文件,用于配置 Maven 构建过程。
2. 项目的启动文件介绍
在 openHAB 1.x 插件项目中,通常没有特定的启动文件,因为插件是作为 openHAB 的一部分运行的。要使用这些插件,需要将它们安装到 openHAB 的运行环境中。
-
安装插件:将插件打包好的 JAR 文件放置到 openHAB 的
addons目录下。 -
启动 openHAB:启动 openHAB 服务,插件将自动加载。
3. 项目的配置文件介绍
openHAB 1.x 插件项目的配置通常在 openHAB 的主配置文件中进行。
-
openhab.cfg:这是 openHAB 的主要配置文件,通常位于 openHAB 安装目录的
configuration文件夹中。addons:可以在这里配置插件相关的设置。binding:配置绑定的特定参数。
-
items.txt:用于定义和配置 openHAB 中的各项。
-
rules.xml:定义 openHAB 规则,这些规则决定了系统的行为。
-
sitemaps.xml:用于配置用户界面的页面结构。
每个插件可能还有自己的配置文件,这些文件通常位于插件的 configuration 目录下,具体的配置方法请参考插件提供的文档。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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