DeeFuzzer 技术文档
2024-12-26 12:48:04作者:齐冠琰
1. 安装指南
DeeFuzzer 已在 Linux 系统上进行了充分测试,但理论上也适用于其他平台。在 Windows 上,可以使用 Gygwin 进行安装。
在 Debian 系统上的安装步骤如下:
sudo apt-get install python3-pip python3-dev cython3 python3-liblo \
python3-mutagen python3-pycurl python3-yaml \
python3-mysqldb libshout3-dev librtmp-dev liblo-dev \
libcurl4-openssl-dev libmariadb-dev-compat
然后执行:
sudo pip3 install deefuzzer
或者,如果要升级:
sudo pip3 install -U deefuzzer
如果遇到版本安装问题,请在虚拟环境中尝试安装。
作为流媒体客户端,DeeFuzzer 需要一个本地或远程流媒体服务器,例如 Icecast2:
sudo apt-get install icecast2
2. 使用说明
运行 DeeFuzzer 需要指定一个配置文件,命令如下:
deefuzzer CONFIGFILE
其中 CONFIGFILE 是配置文件的路径。例如:
deefuzzer example/deefuzzer.xml
或者:
deefuzzer example/deefuzzer.yaml
要使 DeeFuzzer 作为守护进程运行,只需在后台运行它:
deefuzzer example/deefuzzer.yaml &
请注意,在运行之前需要编辑配置文件以设置正确的参数。
3. 项目API使用文档
DeeFuzzer 的 API 文档可以在项目的文档目录中找到。文档详细介绍了如何通过编程接口与 DeeFuzzer 交互,以及如何利用其提供的功能。
4. 项目安装方式
除了通过 pip 安装 DeeFuzzer,您还可以从源代码安装。首先,从 GitHub 克隆项目:
git clone https://github.com/yomguy/DeeFuzzer.git
然后,进入项目目录并运行安装命令:
cd DeeFuzzer
sudo python3 setup.py install
升级时,使用以下命令:
sudo python3 setup.py install --upgrade
以上就是 DeeFuzzer 的技术文档,包含了安装指南、使用说明以及安装方式的详细说明,帮助用户更好地了解和使用 DeeFuzzer。
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
暂无简介
Dart
614
138
Ascend Extension for PyTorch
Python
163
183
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
314
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
854
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
369
3.15 K
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
255
90
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
475
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
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++
644
255