Spring 数据 Commons 教程
本教程将引导您了解 Spring Data Commons,这是一个为 Spring Data 项目提供共享基础设施的库。我们将涵盖以下关键模块:
1. 项目目录结构及介绍
在 spring-data-commons 的源代码仓库中,有以下几个主要的文件夹和文件:
- 
src - 源代码的主要目录。
src/main/java- 包含核心接口和实现。src/main/resources- 存放资源配置和其他非Java资源。
 - 
.gitignore - 定义了 Git 忽略的文件和目录规则。
 - 
CI - 持续集成相关的配置文件,如
CI.adoc和Jenkinsfile。 - 
CONTRIBUTING.adoc - 描述了如何贡献代码到项目。
 - 
LICENSE.txt - 项目许可证,这里是 Apache 2.0 许可证。
 - 
README.adoc - 项目简介和快速入门指南。
 - 
SECURITY.adoc - 关于项目安全的信息。
 - 
sonargraph - 工具相关文件,用于代码质量分析。
 - 
mvnw / mvnw.cmd - Maven wrapper,用于跨平台运行 Maven 命令。
 - 
package.json - 可能用于构建过程的 Node.js 相关配置。
 - 
pom.xml - Maven 构建配置文件,定义项目依赖和构建目标。
 - 
settings.xml - 可选的 Maven 配置文件,可能包含了个人或组织范围内的设置。
 
2. 项目启动文件介绍
Spring Data Commons 不包含一个可以直接运行的应用程序,因为它是一个库。它的作用是被其他 Spring Data 实现项目引入,提供通用的接口和功能。因此没有特定的“启动文件”,但你可以通过创建一个基于 Spring Boot 的应用程序来测试或使用该库,其中包含对 spring-data-commons 的依赖。
在这样的 Spring Boot 应用程序中,通常有一个 Main 类,例如:
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
@SpringBootApplication
public class MyApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MyApplication.class, args);
    }
}
这个主类启动了一个 Spring Boot 应用,其中可以使用 Spring Data Commons 提供的功能。
3. 项目的配置文件介绍
由于 Spring Data Commons 是一个库,它自身不直接使用应用级别的配置。不过,当您在自己的项目中使用 Spring Data(比如 spring-boot-starter-data-jpa)时,您将在您的应用中添加配置。这些通常在 application.properties 或 application.yml 文件中进行。
示例配置(application.properties):
spring.data.jpa.repositories.bootstrap-mode=default
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/mydb
spring.datasource.username=myuser
spring.datasource.password=mypassword
spring.jpa.hibernate.ddl-auto=update
这里配置了数据源以及 JPA 的一些基本属性,对于不同的持久化存储,配置项可能会有所不同。
要了解更多关于如何在实际应用中配置 Spring Data Commons 功能的详细信息,建议参考 Spring Data 文档和官方教程。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
 
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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Jinja00
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
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).Dockerfile014
 
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00