great-big-example-application:构建现代化全功能Web应用

great-big-example-application:构建现代化全功能Web应用

great-big-example-application A full-stack example app built with JHipster, Spring Boot, Kotlin, Angular 4, ngrx, and Webpack great-big-example-application 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/great-big-example-application

项目介绍

great-big-example-application 是一个开源项目,旨在为开发者提供一个集成了现代Web开发技术和最佳实践的完整示例应用程序。该项目通过整合多个开源示例,创建了一个功能丰富、结构严谨的应用,让开发者能够直观地学习并掌握如何构建商业级Web应用。

项目技术分析

great-big-example-application 采用了一系列前沿的Web开发技术,包括但不限于:

  • 前端框架:使用 Angular,一个由Google维护的开源Web应用框架,提供了一套完整的前端开发解决方案。
  • 状态管理:整合了 Redux,一个流行的JavaScript状态管理库,有助于大型应用的状态管理。
  • 样式指南:遵循 Angular 官方风格指南,确保代码质量和一致性。
  • 模块化架构:通过 ngModules 提供组件化的开发模式,使得应用易于扩展和维护。
  • 路由和导航:利用 Angular 的路由功能,实现应用的页面跳转和数据加载。
  • 服务器通信:通过 HTTP 服务实现与后端服务的交互。

项目及应用场景

great-big-example-application 适用于多种场景:

  • 学习与实践:对于初学者和进阶开发者来说,该项目是一个宝贵的学习资源,能够帮助理解并掌握现代Web开发技术。
  • 项目原型:开发者可以将该项目作为商业项目的基础,快速搭建出功能完整的应用原型。
  • 技术演示:作为一个技术演示,项目展示了如何集成多种技术构建一个全功能的Web应用。

项目特点

  1. 功能全面:项目集成了多个开源示例的功能,提供了一个功能丰富的学习平台。
  2. 最佳实践:遵循了业界最佳实践,包括代码风格、架构设计等方面,帮助开发者学习如何构建高质量的应用。
  3. 易于扩展:模块化的设计使得项目易于扩展,开发者可以轻松地添加新功能。
  4. 学习资源:项目不仅提供了代码,还鼓励开发者提问和探讨,帮助加深对技术的理解。

在这个项目中,开发者可以学习到如何:

  • 使用 Angular 创建动态、响应式的用户界面。
  • 通过 Redux 管理应用的状态,使得数据流更加清晰。
  • 遵循官方风格指南,写出可读性强、易于维护的代码。
  • 构建模块化、可扩展的应用架构。

great-big-example-application 作为一个全功能的示例项目,不仅有助于开发者理解现代Web开发的技术栈,而且提供了一个实际的起点,帮助开发者快速上手并构建自己的应用。通过学习该项目,开发者可以掌握构建商业级Web应用的技能,为未来的职业发展打下坚实的基础。

在此,我们强烈推荐开发者使用并学习 great-big-example-application,它不仅是一个优秀的开源项目,更是一个不可多得的现代Web开发学习资源。通过该项目,开发者可以深入理解现代Web应用的最佳实践,从而在技术和职业道路上迈出坚实的步伐。

great-big-example-application A full-stack example app built with JHipster, Spring Boot, Kotlin, Angular 4, ngrx, and Webpack great-big-example-application 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/great-big-example-application

### 比较DeepSeek Janus-Pro 7B与DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B #### 特点对比 对于 **DeepSeek Janus-Pro 7B** 而言,这款模型代表了多模态AI领域的重大进展。其设计初衷是为了增强跨不同数据类型的处理能力,特别是文本和图像之间的交互。通过将视觉编码器与大型语言模型(LLM)解耦并扩展至7亿参数量级,Janus-Pro不仅加速了多模态理解和视觉生成过程中的损失收敛速度,还在多个基准测试中取得了优异成绩[^1]。 另一方面,关于 **DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B**, 这款基于Qwen架构并通过蒸馏技术优化得到的版本,则专注于提高计算效率的同时保持较高的预测准确性。尽管具体细节未完全公开,但从名称可以推测此模型可能更侧重于轻量化部署以及针对特定场景下的性能优化。 #### 性能表现 在实际应用方面: - 对于 **Janus-Pro 7B**, 实验结果显示,在处理大规模多模态任务集时,相较于前代产品(如1.5B),训练时间减少了约40%;而在多模态理解基准测试中,得分平均提升了10%,特别是在视觉生成评估环节,图像质量评分更是提高了15%。这些改进表明该方法具有较强的可扩展性和更高的资源利用效率[^3]。 - 关于 **R1-Distill-Qwen-7B**, 尽管官方文档并未提供详尽的数据支持直接比较两者间的优劣差异,但考虑到这是经过专门调校后的产物,预计会在某些特定应用场景下展现出更好的性价比优势——即以较低的成本实现接近甚至超越原版的效果。 综上所述,如果项目需求涉及到复杂的图文融合分析或是追求极致的艺术创作效果,那么显然 **Janus-Pro 7B** 是更为理想的选择;而对于那些希望快速迭代原型、降低硬件门槛的应用来说,**R1-Distill-Qwen-7B** 可能会成为更具吸引力的选项。
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