ACS AEM Samples 使用指南
2024-08-26 22:36:19作者:明树来
本指南旨在详细介绍 ACS AEM Samples 开源项目的结构、启动文件与配置文件的相关知识,帮助开发者更好地理解和应用这一宝贵的教育资源。
1. 项目目录结构及介绍
ACS AEM Samples 是一个集合了多种AEM(Adobe Experience Manager)常用构建块示例的仓库。其结构设计旨在教育和引导AEM开发者理解并应用这些基础组件。核心目录结构大致如下:
- core: 包含基础服务和组件,是实现功能的核心代码。
- ui.apps: 此目录存放用于AEM的客户端应用程序资源,包括OSGi配置、内容包等,是用户界面相关部分的实现。
- CONTRIBUTING.md: 指导贡献者如何参与项目。
- LICENSE: 许可证文件,明确软件使用的法律条款,采用Apache 2.0许可证。
- README.md: 主要的说明文件,提供了项目简介、使用场景和访问样例的在线文档地址。
- pom.xml: Maven项目对象模型文件,定义了项目的基本信息以及依赖关系、构建过程等。
2. 项目的启动文件介绍
在ACS AEM Samples中,并没有特定的“启动文件”如传统意义上的main方法或入口点,因为它不是一个独立运行的应用程序。而是作为一个AEM的增补资源集合,通过以下步骤集成到你的AEM开发环境中:
- 首先,确保拥有一个运行中的AEM实例。
- 将此Git仓库克隆到本地。
- 利用Maven命令,例如
mvn clean install来打包项目。 - 之后,通过AEM的CRXDE Lite或者Package Manager将生成的包安装至AEM的开发环境上。
3. 项目的配置文件介绍
- 配置主要分布在OSGi配置文件 中,通常位于
/META-INF/services目录下或作为Maven资源直接配置在项目的POM中。这些配置文件定义了服务的行为、绑定和属性。 - 在ui.apps模块内,可能包含JCR初始化内容、 Granite UI 或 Sightly模板相关的配置,这些虽然不是传统的文本配置文件,但同样关键,它们通过XML(比如
cq:templates,granite/ui/components/foundation/container下的配置)、JSON或其他格式定义了页面结构和UI行为。 - pom.xml 也是重要的间接配置文件,它包含了项目的依赖、构建阶段、插件设置等,对于项目编译和部署至关重要。
请注意,直接在生产环境中使用这些样本可能会引入未预期的问题,因此强烈建议仅在开发和测试环境中进行实验和学习。为了最大程度地利用这个项目,仔细阅读每个样本的注释和说明文档是非常必要的。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (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
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137