**structurizr-php项目快速入门与目录结构解析**

structurizr-php项目快速入门与目录结构解析

structurizr-php 🗺 https://structurizr.com library for PHP - generate architecture diagrams from code structurizr-php 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/structurizr-php

structurizr-php 是一个基于 PHP 的库,用于根据代码自动生成软件架构图。该项目源自于 Structurizr for Java,并且遵循 C4 模型由 Simon Brown 创立的理念。下面是关于这个开源项目的详细介绍,包括其目录结构、启动与配置文件的相关信息。

1. 项目目录结构及介绍

structurizr-php 的目录结构清晰地组织了源代码、示例以及必要的配置文件,具体结构如下:

  • src/StructurizrPHP: 核心源码所在目录,包含用于构建模型和视图的类。
  • examples: 提供了若干示例代码,展示如何使用structurizr-php来构建架构模型。
  • tests: 包含单元测试文件,确保代码质量。
  • docs: 可能存放一些项目相关的文档或图像资源。
  • composer.jsoncomposer.lock: 定义项目的依赖关系和锁定当前版本的依赖。
  • LICENSE: 许可证文件,声明本项目遵循 MIT 许可。
  • README.md: 项目的主要说明文件,包含安装指南和快速示例。
  • php-cs-fixer, .gitattributes, .gitignore: 有关代码风格修复、Git属性和忽略文件的配置。
  • phpstan.neon, phpunit.xml.dist: 静态分析与测试配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

structurizr-php 不像传统应用那样有一个单一的“启动”文件,它的使用更多是通过Composer集成到现有项目中。一旦你完成了必要的配置(如设置环境变量等),你将通过实例化Workspace对象并调用相关方法来创建架构模型。下面是一个简化的启动流程展示,通常从引入项目并创建模型开始:

// 引入 Composer 自动生成的自动加载器
require_once 'vendor/autoload.php';

// 创建工作空间实例,这是构建模型的起点
$workspace = new Workspace(...);
...
// 接下来添加元素、定义视图等
...
// 最后,你可以通过客户端上传此模型到Structurizr服务
$client = new Client(...);
$client->put($workspace);

请注意,实际的“启动”过程是项目特定的,可能在你的入口脚本或者框架的启动过程中嵌入这一步骤。

3. 项目的配置文件介绍

structurizr-php的核心配置不直接通过独立的配置文件进行管理,而是通过代码中设定参数以及环境变量来实现。例如,你需要在环境变量中设置STRUCTURIZR_WORKSPACE_ID, STRUCTURIZR_API_KEY, 和 STRUCTURIZR_API_SECRET以连接到Structurizr服务。此外,模型的配置主要通过代码创建和调整Workspace, 元素样式等来完成。

虽然没有传统的配置文件,但在使用过程中可能会涉及到其他间接配置文件,比如使用composer.json管理依赖,或者在进行代码质量和测试时使用的phpunit.xml.dist, phpstan.neon等文件。

总结来说,structurizr-php通过高度程序化的方式来进行配置和启动,利用PHP代码本身来搭建架构模型,而不是依赖于外部配置文件进行详细设置。这样的设计使得它更适用于那些希望直接在代码中描述系统架构的场景。

structurizr-php 🗺 https://structurizr.com library for PHP - generate architecture diagrams from code structurizr-php 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/structurizr-php

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的CS-LSTM(压缩感知长短期记忆网络结合)时间序列预测项目项目首先介绍了背景和意义,指出压缩感知(CS)能够降低数据采样率并高效恢复信号,而LSTM则擅长捕捉时间序列中的复杂动态。接着阐述了项目面临的挑战及解决方案,如稀疏表示测量矩阵设计、压缩数据恢复复杂度等。项目的核心模块包括稀疏编码、压缩采样、信号重构预测。通过随机高斯矩阵和DCT变换实现压缩采样,利用LSTM网络进行时序预测,并通过优化算法实现信号重构。此外,文档还展示了具体的代码实现,涵盖环境准备、数据预处理、模型训练评估等阶段。最后,项目提出了未来改进方向,如多尺度特征融合、在线学习增量更新等。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习框架的研发人员,以及对时间序列预测和压缩感知技术感兴趣的学者和工程师。 使用场景及目标:①通过CS-LSTM模型对多维时间序列数据进行高效采样精准预测;②应用于智能电网负荷预测、金融市场行情分析、环境监测、工业设备状态监测、智能交通流量管理、医疗健康监测、智能制造过程优化、无线传感网络数据管理等领域;③实现端到端的时间序列预测流程,包括数据预处理、压缩采样、信号重构、模型训练预测,以提升预测准确性和鲁棒性。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现步骤,还附带了完整的程序代码和GUI设计,便于用户理解和实践。同时,文档强调了系统的灵活性和扩展性,支持多平台部署和GPU加速,满足实时在线预测需求。此外,项目还引入了自动化超参数优化、模型轻量化边缘部署等前沿技术,进一步提升了系统的性能和适应能力。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C语言的单片机超级点阵显示系统的设计实现。项目旨在通过上位机发送数据,由单片机控制点阵显示屏,从而实现高分辨率、灵活控制、低功耗和用户友好等特点的显示系统。文章首先介绍了项目背景和目标,包括提升显示分辨率、优化数据传输、增强系统稳定性和降低成本等。接着阐述了项目面临的挑战及其解决方案,如高分辨率显示、稳定通信、低功耗设计等。此外,文章还介绍了项目的创新点,如模块化设计、智能化控制和跨平台兼容性。最后,文章列举了该系统的多个应用场景,包括广告、智能交通、公共信息发布、教育、智能家居、工业控制、医疗健康、展览展示和环境监测等领域,并提供了详细的软件模型架构及代码示例。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉C语言和单片机开发的工程师或爱好者。; 使用场景及目标:①适用于需要高分辨率、低功耗和灵活控制的点阵显示系统开发;②帮助开发者理解和掌握单片机上位机的通信机制;③为从事嵌入式系统开发的人员提供实用的项目参考和技术支持。; 阅读建议:本文内容详实,涵盖了从理论到实践的各个方面,建议读者在阅读时重点关注项目的设计思路、关键技术点和实际应用案例,结合提供的代码示例进行实践,以便更好地理解单片机超级点阵显示系统的开发过程。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

裴剑苹

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值