Akavache 项目下载及安装教程
1. 项目介绍
Akavache 是一个基于 SQLite3 的异步持久化键值存储库,专为编写桌面和移动应用程序而设计。它非常适合存储重要数据(如用户设置)以及缓存的本地数据,这些数据可以自动过期。Akavache 支持多种平台,包括 Xamarin、.NET 6、WPF、WinForms 等。
2. 项目下载位置
Akavache 项目托管在 GitHub 上,可以通过以下步骤进行下载:
-
打开命令行工具(如 Git Bash、终端等)。
-
使用以下命令克隆项目到本地:
git clone https://github.com/reactiveui/Akavache.git -
克隆完成后,项目文件将保存在当前目录下的
Akavache文件夹中。
3. 项目安装环境配置
3.1 安装 .NET SDK
Akavache 需要 .NET SDK 来编译和运行。请确保你已经安装了 .NET SDK,可以通过以下命令检查是否已安装:
dotnet --version
如果未安装,请访问 .NET 官方网站 下载并安装适合你操作系统的 .NET SDK。
3.2 安装 Visual Studio 或 Visual Studio Code
为了方便开发和调试,建议安装 Visual Studio 或 Visual Studio Code。以下是安装步骤:
- 访问 Visual Studio 官方网站 或 Visual Studio Code 官方网站 下载安装程序。
- 运行安装程序并按照提示完成安装。
3.3 安装 SQLite
Akavache 依赖于 SQLite,因此需要确保系统中已安装 SQLite。可以通过以下命令检查是否已安装:
sqlite3 --version
如果未安装,请访问 SQLite 官方网站 下载并安装适合你操作系统的 SQLite。
4. 项目安装方式
4.1 使用 NuGet 安装
Akavache 可以通过 NuGet 包管理器进行安装。打开命令行工具并导航到项目目录,然后运行以下命令:
dotnet add package Akavache
4.2 手动编译安装
如果你选择手动编译安装,可以按照以下步骤进行:
-
打开命令行工具并导航到项目目录。
-
运行以下命令进行还原和编译:
dotnet restore dotnet build -
编译完成后,生成的二进制文件将位于
bin目录下。
5. 项目处理脚本
5.1 初始化 Akavache
在应用程序启动时,需要初始化 Akavache。可以在 App.xaml.cs 文件中添加以下代码:
using Akavache;
public partial class App : Application
{
public App()
{
BlobCache.ApplicationName = "YourAppName";
}
}
5.2 使用 Akavache 存储和读取数据
以下是一个简单的示例,展示如何使用 Akavache 存储和读取数据:
using System.Reactive.Linq;
using Akavache;
public async Task SaveDataAsync()
{
var data = new { Name = "John", Age = 30 };
await BlobCache.UserAccount.InsertObject("user", data);
}
public async Task<object> LoadDataAsync()
{
var data = await BlobCache.UserAccount.GetObject<object>("user");
return data;
}
5.3 关闭 Akavache
在应用程序关闭时,需要调用 Shutdown 方法以确保数据正确写入磁盘:
public void OnExit()
{
BlobCache.Shutdown().Wait();
}
通过以上步骤,你可以成功下载、安装并使用 Akavache 项目。
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