QMK Keymap 项目下载及安装教程
1. 项目介绍
QMK Keymap 是一个开源项目,旨在为 Quantum Mechanical Keyboard (QMK) 提供可重用的键盘映射和功能库。该项目由 Pascal Getreuer 开发,适用于 Dactyl Ergodox、ZSA Moonlander 和 ZSA Voyager 等键盘。QMK Keymap 不仅提供了个性化的键盘映射,还包含多个用户空间功能库,如 Achordion、Custom Shift Keys、Mouse Turbo Click 等,极大地增强了键盘的功能性和可定制性。
2. 项目下载位置
要下载 QMK Keymap 项目,请使用以下命令:
git clone https://github.com/getreuer/qmk-keymap.git
3. 项目安装环境配置
在安装 QMK Keymap 之前,需要确保系统中已安装 QMK 固件开发环境。以下是配置步骤:
3.1 安装 QMK 工具箱
首先,下载并安装 QMK 工具箱。QMK 工具箱是一个图形化工具,用于编译和刷写 QMK 固件。
3.2 安装 QMK CLI
接下来,安装 QMK CLI(命令行界面)。QMK CLI 是一个强大的工具,用于管理和编译 QMK 固件。
python3 -m pip install qmk
3.3 初始化 QMK 环境
使用 QMK CLI 初始化 QMK 环境:
qmk setup
4. 项目安装方式
安装 QMK Keymap 项目的步骤如下:
4.1 克隆项目
首先,克隆 QMK Keymap 项目到本地:
git clone https://github.com/getreuer/qmk-keymap.git
4.2 配置用户覆盖目录
运行以下命令,配置 QMK 用户覆盖目录:
qmk config user.overlay_dir="$(realpath path/to/qmk-keymap)"
4.3 编译并刷写固件
根据使用的键盘类型,选择相应的命令编译并刷写固件:
-
Dactyl Ergodox:
qmk flash -kb handwired/dactyl_promicro -km getreuer
-
ZSA Moonlander:
qmk flash -kb zsa/moonlander -km getreuer
-
ZSA Voyager:
qmk flash -kb zsa/voyager -km getreuer
5. 项目处理脚本
QMK Keymap 项目包含多个处理脚本,用于自动化编译和刷写过程。以下是一些常用的脚本:
5.1 compile.sh
该脚本用于编译 QMK Keymap 项目:
#!/bin/bash
qmk compile -kb handwired/dactyl_promicro -km getreuer
5.2 flash.sh
该脚本用于刷写编译后的固件:
#!/bin/bash
qmk flash -kb handwired/dactyl_promicro -km getreuer
通过这些脚本,可以简化 QMK Keymap 项目的管理和部署过程。
以上是 QMK Keymap 项目的下载及安装教程。希望这篇文章能帮助你顺利完成项目的安装和配置。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~044CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
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!C0300- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









