技术文档:libnoise项目详解
2024-12-23 08:00:27作者:宗隆裙
1. 安装指南
环境准备
在开始安装之前,请确保您的开发环境中已经安装了CMake和相应的编译器。
构建步骤
-
在源代码目录下创建一个名为
build的文件夹:mkdir build -
进入
build文件夹:cd build -
运行CMake来配置项目:
cmake .. -
使用
make命令编译项目:make
执行以上步骤后,所有构建的文件将会被放置在build/目录下。
2. 项目的使用说明
本项目是基于libnoise的一个个人分支,主要为了与Unity游戏引擎的本地插件一起使用。它遵循LGPL许可证。本项目修改了部分内容,以支持编译成Windows x64位DLL。
libnoise是一个生成一致噪声的C++库,常用于图形编程中生成自然外观的纹理、行星地表等。在libnoise中,一致噪声生成器被封装在称为“噪声模块”的类中。有多种不同类型的噪声模块,它们可以以各种方式组合或修改其他噪声模块的输出,从而生成非常复杂的一致噪声。
3. 项目API使用文档
在使用本项目之前,您需要将库文件-lnoise链接到您的项目中,并且在编译时包含/usr/include/noise路径。
或者,您可以使用提供的FindLibNoise.cmake文件来帮助您的项目找到libnoise。
请注意,为了获得最佳性能,强烈推荐对libnoise使用编译器优化。在未优化的情况下,库的性能大约只有使用-O3优化时的五分之一。
4. 项目安装方式
安装本项目非常简单,通过CMake支持的方式进行:
-
在
build目录下运行make install命令:make install
这将完成项目的安装。根据您的CMake配置,库文件和头文件将会被放置在合适的系统路径下。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
668
154
Ascend Extension for PyTorch
Python
218
235
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++
660
306
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
63
19
🎉 (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
1.19 K
652
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
876
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
133
866