DC/OS IoT 演示项目教程
1. 项目的目录结构及介绍
dcos-iot-demo/
├── docs/
│ ├── 1-on-premise/
│ │ └── README.md
│ └── images/
├── install/
├── map-webapp/
├── setup/
├── spatiotemporal-esri-analytics/
├── spatiotemporal-event-source/
├── .gitignore
├── LICENSE
└── README.md
目录结构介绍
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docs/: 包含项目的文档,特别是关于如何在本地环境中部署的说明。
- 1-on-premise/: 包含在本地环境中部署项目的详细说明。
- images/: 包含项目文档中使用的图片。
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install/: 包含项目的安装脚本和相关文件。
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map-webapp/: 包含地图Web应用程序的代码和配置文件。
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setup/: 包含项目的初始设置和配置文件。
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spatiotemporal-esri-analytics/: 包含与Esri分析相关的代码和配置文件。
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spatiotemporal-event-source/: 包含事件源的代码和配置文件。
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.gitignore: Git忽略文件,指定哪些文件和目录不应被Git跟踪。
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LICENSE: 项目的许可证文件。
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README.md: 项目的介绍和基本说明。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件主要集中在 setup/ 和 install/ 目录中。以下是一些关键的启动文件:
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setup/setup.sh: 这是一个Shell脚本,用于初始化项目的配置和环境。它通常会调用其他脚本来完成特定的设置任务。
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install/install.sh: 这是一个安装脚本,用于安装项目所需的依赖项和配置文件。它通常会在项目部署时运行。
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map-webapp/app.js: 这是地图Web应用程序的主启动文件。它包含了应用程序的入口点和基本配置。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要分布在 setup/ 和 map-webapp/ 目录中。以下是一些关键的配置文件:
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setup/config.json: 这是一个JSON格式的配置文件,包含了项目的全局配置参数,如数据库连接信息、API密钥等。
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map-webapp/config.js: 这是地图Web应用程序的配置文件,包含了应用程序的特定配置,如地图API的URL、默认坐标等。
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spatiotemporal-event-source/config.yaml: 这是一个YAML格式的配置文件,包含了事件源的配置参数,如数据源的URL、数据格式等。
通过这些配置文件,用户可以根据自己的需求调整项目的运行参数,以适应不同的环境和需求。
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