ofxMidi MIDI输入输出插件安装教程
1. 项目介绍
ofxMidi 是一个为 openFrameworks 应用提供 MIDI 输入和输出功能的开源插件。该插件支持多平台,包括 Mac OS X、Windows 和 Linux,以及 iOS(使用 PGMidi)。项目提供了简单的 MIDI 消息监听、输入、输出以及时间处理等功能。
2. 项目下载位置
你可以通过 GitHub 上的项目仓库页面下载该项目。项目的 GitHub 地址为:[](。
3. 项目安装环境配置
安装之前,请确保你的系统上安装了 openFrameworks 的稳定版本。ofxMidi 项目的安装环境配置需要遵循 openFrameworks 的官方指南,确保所有依赖项和开发工具均正确安装。
,进行编译和运行。每一步的操作均需遵循 openFrameworks 官方文档的具体指导,以确保无误。
![编译和运行项目](***
以上步骤完成后,你就已经成功地在你的开发环境中安装了 ofxMidi 插件,并可以开始使用 MIDI 功能进行开发了。
注:本文档的所有图片仅为示例,你需要根据实际情况获取正确的截图并替换。
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0197
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0126
MiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlashMiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlash 是驱动 MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed 的底层模型: FP4 量化骨干网络:对 MoE 专家采用 MXFP4 量化,同时保持模型其他部分的更高精度,在几乎无损质量的前提下,显著减小模型体积并降低内存带宽压力。 BF16 DFlash 草稿生成器:用于块扩散推测解码,每次前向传播可生成一整个块的 tokens,并让骨干网络一步完成验证。 两者协同作用,既降低了每参数的位宽,又减少了骨干网络前向传播的次数,而这两者正是万亿参数模型解码过程中的两大主要成本来源。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
AstrBot✨ 易上手的多平台 LLM 聊天机器人及开发框架 ✨ 平台支持 QQ、QQ频道、Telegram、微信、企微、飞书 | OpenAI、DeepSeek、Gemini、硅基流动、月之暗面、Ollama、OneAPI、Dify 等。附带 WebUI。Python06
handy-ollama动手学Ollama,CPU玩转大模型部署,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/Jupyter Notebook07