开源项目启动与配置教程

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applyingml 📌 Papers, guides, and mentor interviews on applying machine learning for ApplyingML.com—the ghost knowledge of machine learning. applyingml 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ap/applyingml

1. 项目的目录结构及介绍

本项目是基于Gatsby框架的静态网站,旨在分享机器学习的应用知识。以下是项目的目录结构及其简要介绍:

  • .github/: 存放GitHub工作流程(例如自动部署等)的配置文件。
  • src/: 包含了网站源代码,包括页面、组件和样式等。
    • static/: 存放静态资源,如图片、CSS文件等。
    • pages/: 网站的主要页面。
    • components/: 可复用的React组件。
    • templates/: 页面模板。
  • .gitignore: 指定不被版本控制系统跟踪的文件和目录。
  • .prettierrc: Prettier的配置文件,用于格式化代码。
  • .eslintrc.json: ESLint的配置文件,用于检查代码风格和错误。
  • gatsby-browser.js: Gatsby浏览器特定的配置和插件。
  • gatsby-config.js: Gatsby的全局配置文件。
  • gatsby-node.js: Gatsby API的钩子实现。
  • package.json: 项目依赖和脚本。
  • package-lock.json: 确保项目依赖的一致性。
  • README.md: 项目说明文件。
  • LICENSE: 项目许可证。

2. 项目的启动文件介绍

启动文件主要是gatsby develop命令,这个命令用于本地开发。以下是启动步骤:

  1. 确保你已经安装了Gatsby CLI。
  2. 克隆项目到本地。
  3. 打开终端,进入项目目录。
  4. 运行gatsby develop命令。

执行上述命令后,Gatsby会启动一个开发服务器,并在浏览器中打开http://localhost:8000,你就可以看到网站的内容了。

3. 项目的配置文件介绍

本项目的主要配置文件是gatsby-config.js,以下是配置文件的主要内容:

  • siteMetadata: 网站元数据,如标题、描述等。
  • plugins: Gatsby插件的配置,用于增加额外的功能,如处理图片、SEO优化等。
  • pathPrefix: 如果网站部署在子目录中,可以设置路径前缀。
module.exports = {
  siteMetadata: {
    title: `applyingml.com`,
    description: `分享机器学习的应用知识`,
    author: `@eugeneyan`,
  },
  plugins: [
    `gatsby-plugin-react-helmet`,
    `gatsby-plugin-image`,
    `gatsby-plugin-sharp`,
    `gatsby-transformer-sharp`,
    // ...其他插件
  ],
  pathPrefix: `/applyingml`,
};

确保配置文件正确无误,这样Gatsby才能正确地构建和渲染网站。

applyingml 📌 Papers, guides, and mentor interviews on applying machine learning for ApplyingML.com—the ghost knowledge of machine learning. applyingml 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ap/applyingml

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/3d8e22c21839 随着 Web UI 框架(如 EasyUI、JqueryUI、Ext、DWZ 等)的不断发展成熟,系统界面的统一化设计逐渐成为可能,同时代码生成器也能够生成符合统一规范的界面。在这种背景下,“代码生成 + 手工合并”的半智能开发模式正逐渐成为新的开发趋势。通过代码生成器,单表数据模型以及一对多数据模型的增删改查功能可以被直接生成并投入使用,这能够有效节省大约 80% 的开发工作量,从而显著提升开发效率。 JEECG(J2EE Code Generation)是一款基于代码生成器的智能开发平台。它引领了一种全新的开发模式,即从在线编码(Online Coding)到代码生成器生成代码,再到手工合并(Merge)的智能开发流程。该平台能够帮助开发者解决 Java 项目中大约 90% 的重复性工作,让开发者可以将更多的精力集中在业务逻辑的实现上。它不仅能够快速提高开发效率,帮助公司节省大量的人力成本,同时也保持了开发的灵活性。 JEECG 的核心宗旨是:对于简单的功能,可以通过在线编码配置来实现;对于复杂的功能,则利用代码生成器生成代码后,再进行手工合并;对于复杂的流程业务,采用表单自定义的方式进行处理,而业务流程则通过工作流来实现,并且可以扩展出任务接口,供开发者编写具体的业务逻辑。通过这种方式,JEECG 实现了流程任务节点和任务接口的灵活配置,既保证了开发的高效性,又兼顾了项目的灵活性和可扩展性。
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