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。
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
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!Kotlin08
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