makeself 技术文档
2024-12-20 09:04:19作者:管翌锬
1. 安装指南
用户可以通过以下步骤来安装 makeself:
- 确保系统中已安装了 gzip、bzip2、xz、lzop、lz4、zstd 等压缩工具中的至少一个。
- 从 makeself 的官方网站或 GitHub 仓库下载 makeself.sh 脚本。
- 将下载的 makeself.sh 脚本保存到系统的某个目录中,例如
/usr/local/bin。 - 赋予 makeself.sh 脚本执行权限,使用命令
chmod +x makeself.sh。
2. 项目的使用说明
makeself 的基本用法如下:
makeself.sh [args] archive_dir file_name label startup_script [script_args]
args:可选参数,包括压缩方式、加密、线程数等选项。archive_dir:需要被打包的目录。file_name:生成的自解压文件的名称。label:打包文件的描述信息。startup_script:解压后自动执行的脚本的路径。script_args:传递给startup_script的参数。
3. 项目API使用文档
makeself 的命令行参数(args)包括以下选项:
--version:打印版本信息。--gzip、--bzip2、--pbzip2、--xz、--lzo、--lz4、--zstd:指定压缩算法。--pigz:使用 pigz 进行压缩。--base64:使用 Base64 编码。--gpg-encrypt、--ssl-encrypt:对生成的档案进行加密。--complevel:设置压缩级别。--threads:设置并行压缩的线程数。--notemp、--current:设置解压目录。--follow:跟随目录中的符号链接。--append:向现有档案追加数据。--header:指定头文件的位置。--preextract、--cleanup:指定预提取和清理脚本。--copy:允许自包含安装程序在 CD 上使用。--nox11、--nowait:控制 X11 终端的行为。--nomd5、--nocrc、--sha256:设置校验和选项。--lsm:提供 LSM 文件。--tar-format:指定 tar 格式选项。
4. 项目安装方式
请参考上述“安装指南”部分。简而言之,您需要下载 makeself.sh 脚本,并将其放置在系统的某个目录中,然后赋予执行权限即可。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
HY-Embodied-0.5这是一套专为现实世界具身智能打造的基础模型。该系列模型采用创新的混合Transformer(Mixture-of-Transformers, MoT) 架构,通过潜在令牌实现模态特异性计算,显著提升了细粒度感知能力。Jinja00
LongCat-AudioDiT-1BLongCat-AudioDiT 是一款基于扩散模型的文本转语音(TTS)模型,代表了当前该领域的最高水平(SOTA),它直接在波形潜空间中进行操作。00
ERNIE-ImageERNIE-Image 是由百度 ERNIE-Image 团队开发的开源文本到图像生成模型。它基于单流扩散 Transformer(DiT)构建,并配备了轻量级的提示增强器,可将用户的简短输入扩展为更丰富的结构化描述。凭借仅 80 亿的 DiT 参数,它在开源文本到图像模型中达到了最先进的性能。该模型的设计不仅追求强大的视觉质量,还注重实际生成场景中的可控性,在这些场景中,准确的内容呈现与美观同等重要。特别是,ERNIE-Image 在复杂指令遵循、文本渲染和结构化图像生成方面表现出色,使其非常适合商业海报、漫画、多格布局以及其他需要兼具视觉质量和精确控制的内容创作任务。它还支持广泛的视觉风格,包括写实摄影、设计导向图像以及更多风格化的美学输出。Jinja00
热门内容推荐
最新内容推荐
3D动漫渲染与卡通风格实现:Poiyomi Toon Shader全解析7个颠覆性技巧:用Virt-Manager实现虚拟机管理效率倍增告别会议截止日焦虑:AI Deadlines让全球学术日程管理化繁为简3个步骤掌握ESP32音频开发:从硬件连接到物联网音频方案突破设备限制:VR-Reversal解锁3D视频新玩法——普通设备实现自由视角观看的技术方案开源工具G-Helper启动优化与故障解决指南4大维度破解地理空间智能难题:面向研究者与从业者的AI工具指南3步掌握英雄联盟回放深度分析:从安装到战术拆解Windows驱动签名绕过与内核工具实践指南CyberdropBunkrDownloader:多平台文件下载工具全解析
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
675
4.32 K
deepin linux kernel
C
28
16
Ascend Extension for PyTorch
Python
517
627
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++
947
886
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
398
302
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.56 K
909
暂无简介
Dart
920
228
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
335
381
昇腾LLM分布式训练框架
Python
142
169
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
133
212