CleanReader.Desktop 项目安装与使用教程
2024-09-25 08:34:52作者:平淮齐Percy
1. 项目的目录结构及介绍
CleanReader.Desktop 项目的目录结构如下:
CleanReader.Desktop/
├── assets/
├── src/
├── tools/
├── .editorconfig
├── .gitattributes
├── .gitignore
├── .gitmodules
├── App.ruleset
├── CleanReader.Desktop.sln
├── Directory.Build.props
├── LICENSE
├── README.md
├── README_EN.md
├── nuget.config
└── stylecop.json
目录结构介绍
- assets/: 存放项目所需的静态资源文件。
- src/: 存放项目的源代码文件。
- tools/: 存放项目所需的工具和脚本文件。
- .editorconfig: 配置文件,用于统一代码风格。
- .gitattributes: Git 属性配置文件,用于指定文件的属性。
- .gitignore: Git 忽略文件配置,指定哪些文件不需要被 Git 管理。
- .gitmodules: Git 子模块配置文件,用于管理子模块。
- App.ruleset: 代码分析规则集配置文件。
- CleanReader.Desktop.sln: 项目解决方案文件,用于管理多个项目。
- Directory.Build.props: MSBuild 属性配置文件,用于定义项目构建属性。
- LICENSE: 项目许可证文件,通常为 MIT 许可证。
- README.md: 项目介绍文件,包含项目的基本信息和使用说明。
- README_EN.md: 英文版的项目介绍文件。
- nuget.config: NuGet 配置文件,用于管理项目的依赖包。
- stylecop.json: StyleCop 配置文件,用于配置代码风格检查规则。
2. 项目的启动文件介绍
CleanReader.Desktop 项目的启动文件是 CleanReader.Desktop.sln,这是一个 Visual Studio 解决方案文件。通过打开这个文件,可以在 Visual Studio 中加载整个项目,并进行编译和运行。
启动步骤
- 打开 Visual Studio。
- 选择“文件” -> “打开” -> “项目/解决方案”。
- 导航到
CleanReader.Desktop目录,选择CleanReader.Desktop.sln文件并打开。 - 在 Visual Studio 中,选择“启动项目”,然后点击“启动”按钮(或按 F5)来运行项目。
3. 项目的配置文件介绍
3.1 .editorconfig
.editorconfig 文件用于统一代码风格,确保不同开发者编写的代码风格一致。它定义了缩进、换行符、编码等规则。
3.2 .gitattributes
.gitattributes 文件用于指定 Git 管理文件的属性,例如文件的换行符类型、文本文件的处理方式等。
3.3 .gitignore
.gitignore 文件用于指定哪些文件或目录不需要被 Git 管理,例如编译输出文件、临时文件等。
3.4 .gitmodules
.gitmodules 文件用于管理 Git 子模块,指定子模块的路径和 URL。
3.5 App.ruleset
App.ruleset 文件用于配置代码分析规则集,定义项目中需要遵循的代码质量规则。
3.6 Directory.Build.props
Directory.Build.props 文件是 MSBuild 属性配置文件,用于定义项目构建时的属性,例如编译选项、输出路径等。
3.7 nuget.config
nuget.config 文件是 NuGet 配置文件,用于管理项目的依赖包,指定 NuGet 源、缓存路径等。
3.8 stylecop.json
stylecop.json 文件是 StyleCop 配置文件,用于配置代码风格检查规则,确保代码风格符合项目要求。
通过以上配置文件,CleanReader.Desktop 项目能够确保代码风格一致、构建过程规范,并且能够方便地管理依赖包和代码质量。
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
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
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
269
93
暂无简介
Dart
622
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
377
3.32 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
620
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