Ruby-install v0.10.0 版本发布:更智能的 Ruby 环境构建工具
Ruby-install 是一个用于安装和管理多个 Ruby 版本的实用工具,它简化了从源代码编译安装 Ruby 的过程。最新发布的 v0.10.0 版本带来了一系列改进和新特性,使 Ruby 环境的搭建更加智能和高效。
核心改进
本次更新在基础功能方面做了重要优化:
-
权限检查增强:现在 ruby-install 会在构建 Ruby 之前检查安装目录及其父目录的写入权限,如果不可写则会提前报错退出,避免了构建过程中的权限问题。
-
静默下载模式:当在非交互式终端(如 CI 环境)运行时,会自动禁用 wget 和 curl 的详细输出,使日志更加简洁。
-
路径处理优化:对 --src-dir、--install-dir 和 --rubies-dir 选项提供的相对路径会自动扩展为绝对路径,提高了路径处理的可靠性。
Ruby 安装优化
对于标准 Ruby(MRI)的安装,v0.10.0 引入了多项重要改进:
-
并行编译:默认会根据 CPU 核心数自动设置 make 的 -j 参数,显著加快编译速度。
-
依赖管理调整:对于 Ruby 3.1.0 及以上版本,不再需要 gdbm 依赖。
-
Jemalloc 支持:新增了通过 --with-jemalloc 配置选项自动安装 libjemalloc 依赖的功能。Jemalloc 是一个高效的内存分配器,可以提升 Ruby 的内存性能。
-
YJIT 支持:当使用 --enable-yjit 配置选项时,如果系统未安装 rustc,会自动安装 Rust 工具链。YJIT 是 Ruby 3.2+ 引入的即时编译器,可以显著提升 Ruby 代码的执行速度。
JRuby 安装改进
对于 JRuby 的安装,v0.10.0 更新了各平台包管理器的依赖项:
- 统一使用较新的 OpenJDK 版本作为默认 Java 环境
- 只有当系统中不存在 java 命令时才会自动安装 JRE
- 各平台使用最新的 OpenJDK 包,如 Linux 系统使用 java-21-openjdk
mruby 安装优化
mruby 是 Ruby 的轻量级实现,本次更新同样为其添加了并行编译支持,通过 -j 参数加速构建过程。
总结
Ruby-install v0.10.0 通过智能的依赖管理、并行编译支持和现代化的配置选项,使 Ruby 环境的搭建更加高效和便捷。特别是对 YJIT 和 Jemalloc 的原生支持,让开发者能够轻松获得性能优化的 Ruby 环境。这些改进使得 ruby-install 继续保持着作为 Ruby 版本管理工具中的优秀选择。
- 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~042CommonUtilLibrary
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!C0295- 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









