Taverna Common Activities 技术文档
2024-12-23 14:07:42作者:魏献源Searcher
1. 安装指南
环境要求
- Java:1.8 或更新版本(测试使用 OpenJDK 1.8)
- Apache Maven:3.2.5 或更新版本(较旧版本可能也适用)
依赖模块
Taverna Common Activities 依赖于其他 Taverna 模块,Maven 会自动从 Apache 的 Maven 仓库下载这些依赖。如果你希望手动编译这些模块,请按照以下顺序进行:
请参考 pom.xml 文件中的 <properties> 部分,以获取正确的版本信息。
构建步骤
- 克隆项目代码到本地。
- 在项目根目录下运行以下命令进行构建:
该命令将构建每个模块并运行测试。mvn clean install
在 Windows 上构建
如果你在 Windows 上构建,请确保将源代码解压到一个路径较短的文件夹中,例如 C:\src,因为 Windows 对路径长度有 260 个字符的限制,可能会导致构建失败。
跳过测试
如果你希望跳过测试(测试可能会耗时较长),可以使用以下命令:
mvn clean install -DskipTests
跳过 Rat Maven 插件
如果你在独立修改源代码,而不涉及 Taverna 项目,可以选择跳过 Rat Maven 插件,该插件会强制要求每个源文件包含 Apache 头文件。可以使用以下命令:
mvn clean install -Drat.skip=true
2. 项目的使用说明
Taverna Common Activities 是一个用于 Taverna 工作流中的常见活动模块。它包含多种活动类型,如 Beanshell 脚本、外部工具、RESTful 服务调用、WSDL 服务调用等。每个模块实现了一种特定的 Taverna 活动类型,用户可以根据需求选择合适的模块进行使用。
模块列表
- taverna-beanshell-activity:运行 Beanshell 脚本。
- taverna-external-tool-activity:运行本地或通过 SSH 运行的命令行工具。
- taverna-interaction-activity:通过浏览器向用户提问。
- taverna-rest-activity:基于 URI 模板调用 RESTful HTTP(S) 服务。
- taverna-spreadsheet-import-activity:从 CSV、Excel 和 OpenOffice 导入数据。
- taverna-wsdl-activity:调用基于 WSDL 描述的 SOAP 服务。
- taverna-wsdl-generic:用于解析 WSDL 和调用 SOAP 服务的库。
- taverna-xpath-activity:使用 XPath 表达式选择 XML 片段。
3. 项目 API 使用文档
活动接口
每个模块实现了一个特定的 Taverna 活动类型,具体接口定义可以参考 Taverna 的 Activity 接口文档。
依赖库
- taverna-rest-activity:依赖于 Apache HttpComponents Client,支持
https://连接。 - taverna-wsdl-generic 和 taverna-wsdl-activity:依赖于 Java Secure Socket Extension (JSSE) 和 Apache WSS4J,用于访问安全的 SOAP Web 服务。
- taverna-interaction-activity:依赖于 Jetty,支持 SSL 加密。
4. 项目安装方式
通过 Maven 安装
- 确保你已经安装了 Java 和 Maven。
- 在项目根目录下运行以下命令进行构建和安装:
mvn clean install
手动编译依赖模块
如果你希望手动编译依赖模块,请按照以下顺序进行:
- 编译
taverna-language。 - 编译
taverna-osgi。 - 编译
taverna-engine。
跳过测试和 Rat Maven 插件
如果你希望跳过测试或 Rat Maven 插件,可以使用以下命令:
mvn clean install -DskipTests -Drat.skip=true
5. 注意事项
导出限制
该项目包含加密软件,请确保你所在的国家允许使用加密软件。具体信息请参考 Wassenaar Arrangement。
许可证
该项目基于 Apache License 2.0 发布,详细信息请参考 LICENSE 文件。
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust069- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
Kimi-K2.6Kimi K2.6 是一款开源的原生多模态智能体模型,在长程编码、编码驱动设计、主动自主执行以及群体任务编排等实用能力方面实现了显著提升。Python00
Hy3-previewHy3 preview 是由腾讯混元团队研发的2950亿参数混合专家(Mixture-of-Experts, MoE)模型,包含210亿激活参数和38亿MTP层参数。Hy3 preview是在我们重构的基础设施上训练的首款模型,也是目前发布的性能最强的模型。该模型在复杂推理、指令遵循、上下文学习、代码生成及智能体任务等方面均实现了显著提升。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
如何快速提升编程技能:80+实用应用创意项目完全指南80个实战项目:如何用App Ideas快速提升编程技能终极指南:如何用Android Asset Studio快速生成Android应用图标资源如何快速上手Ollama:本地运行Kimi、GLM、DeepSeek等主流大模型的完整指南终极指南:如何快速生成专业级Android应用图标如何快速部署本地AI模型:Ollama完整指南如何通过80+个应用创意项目快速提升编程技能:终极学习指南如何快速部署本地AI模型:Ollama完整指南与实战教程80个实战项目创意:从零到一提升编程技能的完整指南终极应用创意宝典:100+实战项目助你快速提升编程技能
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
687
4.45 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
540
664
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
388
69
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++
953
919
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
646
230
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
407
322
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
336
385
🎉 (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
1.59 K
923
昇腾LLM分布式训练框架
Python
145
172
暂无简介
Dart
935
234