由于提供的链接指向的项目“[apache/tuscany-sdo](https://github.com/apache/tuscany-sdo.git)”是关于Apache Tuscany SDO的一个历史版本,且该项目已退休(根据之前引用的内容),直接访问该仓库可能不再有活跃的开发和最新指导。因此,我将基于一般的开源项目结构和Tuscany SDO的历史信息构建一个概念性的指导框架。请注意,实际项目结构可能会有所不同,特别是在项目被正式退休之后。
2024-08-07 00:37:50作者:尤峻淳Whitney
由于提供的链接指向的项目“apache/tuscany-sdo”是关于Apache Tuscany SDO的一个历史版本,且该项目已退休(根据之前引用的内容),直接访问该仓库可能不再有活跃的开发和最新指导。因此,我将基于一般的开源项目结构和Tuscany SDO的历史信息构建一个概念性的指导框架。请注意,实际项目结构可能会有所不同,特别是在项目被正式退休之后。
Apache Tuscany SDO 概念性使用手册
一、项目目录结构及介绍
在传统的Java开源项目中,目录结构大致遵循Maven或Gradle的标准结构,尽管具体到Apache Tuscany SDO可能有其特定的习惯。以下是一个假设的基础结构:
- pom.xml 或 build.gradle (构建配置文件)
- src/
- main/
- java/ (存放所有的Java源代码)
- org.apache.tuscany.sdo (核心包)
- example/ (示例代码)
- resources/ (资源文件,如配置文件)
- test/
- java/ (测试代码)
- README.md 或 README.txt (项目说明文件)
- LICENSE.txt (许可证文件)
- doc/ 或 documentation/ (可能包含API文档和用户指南)
二、项目的启动文件介绍
在Tuscany SDO的上下文中,启动文件通常不是单一的.java文件,而是依赖于应用服务器或Spring等容器来管理的入口点。若存在独立运行的示例或服务,启动类可能位于src/main/java下的某个特定包内,例如org.apache.tuscany.sdo.example.MainClass。此启动类通常包括main方法:
public class MainClass {
public static void main(String[] args) {
// 初始化和启动逻辑
}
}
然而,具体的启动过程和配置可能需要查阅项目文档中的示例或相关指南。
三、项目的配置文件介绍
配置文件在src/main/resources下常见,对于Tuscany SDO,可能包括:
tuscany-sdo-config.xml: 假设的配置文件,用于设置数据访问服务(DAS)、数据模型定义等。- 数据库连接或其他服务相关的配置,比如JDBC配置,如果涉及到数据库操作的话。
- 应用特定配置,这可以是自定义命名的XML或properties文件。
这些配置文件定义了如何初始化SDO环境,数据类型映射,以及可能的数据源连接细节。
请注意,上述信息是基于常规Java开源项目和Tuscany SDO历史背景构建的概念性描述,并非实际项目的精确指南。为了获得准确的信息,建议参考Tuscany SDO在存档状态时的文档或旧版用户手册。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
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Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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
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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
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++
647
263
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
270
93
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.33 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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