Apache Yetus 技术文档
1. 安装指南
Apache Yetus 提供了两种安装方式:Docker 容器和直接在操作系统上安装。
Docker 容器安装
-
运行以下命令启动包含所有项目依赖项的 Docker 容器,并创建一个工作的构建环境:
./start-build-env.sh -
在容器内构建项目:
mvn clean install
直接在操作系统上安装
-
确保安装了 Maven。
-
运行以下命令构建项目:
mvn clean install -
若要构建并签署内容,请运行:
mvn clean install -Papache-release -
若在操作系统外部构建,并且需要通知系统使用
gpg2而不是gpg,请运行:mvn clean install -Papache-release -Pgpg2 -
若要构建但跳过签署,请运行:
mvn clean install -Papache-release -Dgpg.sign=skip
构建完成后,构件将位于 yetus-dist/target/artifacts 或准备进行 mvn deploy。
2. 项目使用说明
Apache Yetus 是一组库和工具的集合,用于支持软件项目的贡献和发布过程。以下是其主要组件:
-
Website source: 持有项目文档,并通过项目网站展示。
-
Precommit: 提供用于处理贡献的强大工具,包括从各种项目源应用补丁,并通过插件系统评估它们是否符合项目规范。查看 precommit 概述 以开始使用 precommit。
-
Audience Annotations: 允许项目使用 Java 注解来区分 API 的公共和非公共部分。它还提供了 doclets 来生成按目标受众筛选的 javadocs。目前支持 Maven 3.2.0+。
-
Shelldocs: 处理 Bash 函数上的注释,提供类似于 Javadoc 的注解。还包括类似于 Audience Annotations doclet 的内置受众范围功能。
-
Release Doc Maker: 分析 Jira 和 Git 信息以生成 Markdown 格式的发行说明。
-
yetus-maven-plugin: 构建一个 maven 插件,提供一些不常见的 maven 要求(如符号链接)的实用工具,以及 Apache Yetus 功能的一些 maven 化版本。
3. 项目API使用文档
Apache Yetus 的各个组件提供了丰富的 API,以下是一些使用示例:
- Precommit: 通过插件系统与项目的贡献过程集成。
- Audience Annotations: 使用 Java 注解来标注 API 的可见性。
- Shelldocs: 使用 Bash 函数注释生成文档。
- Release Doc Maker: 通过分析 Jira 和 Git 数据生成发行说明。
4. 项目安装方式
项目的安装方式已在“安装指南”部分详细说明,支持 Docker 容器和直接在操作系统上安装。请根据实际需求选择合适的安装方式。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00