NoteGen项目跨平台安装包选择指南
2025-07-09 04:28:18作者:郁楠烈Hubert
项目背景
NoteGen是一款跨平台的笔记应用,支持在MacOS、Linux和Windows三大操作系统上运行。作为一款开源软件,NoteGen为不同硬件架构和操作系统提供了针对性的安装包,确保用户能够获得最佳的使用体验。
MacOS平台安装选择
对于MacOS用户,安装包的选择主要取决于处理器的架构类型:
-
Intel芯片Mac:应选择x64.dmg格式的安装包。这类安装包针对传统的x86_64架构进行了优化。
-
Apple M系列芯片Mac:应选择aarch64.dmg格式的安装包。这类安装包专门为ARM架构的Apple Silicon处理器优化。
由于NoteGen目前尚未获得苹果的官方签名认证,安装时可能会遇到系统安全警告。针对不同芯片架构的Mac,解决方法有所不同:
- Intel芯片设备:需要在系统设置中允许安装来自未知开发商的应用程序。
- M系列芯片设备:需要通过终端执行特定命令来解除系统的安全限制,命令格式为:
sudo xattr -r -d com.apple.quarantine /Applications/NoteGen.app
Linux平台安装选择
Linux用户只需下载x86_64.rpm格式的安装包即可。RPM是Red Hat Package Manager的缩写,是许多Linux发行版(如Fedora、CentOS等)使用的标准软件包格式。安装时可能需要使用系统自带的包管理器或rpm命令进行安装。
Windows平台安装选择
Windows用户需要根据系统架构选择对应的安装包:
- 64位Windows系统:应选择x64-setup.exe安装程序。
- 32位Windows系统:应选择x86-setup.exe安装程序。
现代Windows电脑大多采用64位架构,但一些较旧的设备可能仍在使用32位系统。用户可以通过系统信息查看自己的Windows版本是32位还是64位。
安装建议
- 下载前请确认自己的操作系统版本和硬件架构。
- 对于Mac用户,特别是M系列芯片用户,安装后可能需要执行额外的安全设置步骤。
- Windows用户如果不确定系统架构,推荐优先尝试64位版本。
- Linux用户安装时可能需要管理员权限,建议使用sudo命令或切换到root账户。
通过选择合适的安装包,用户可以确保NoteGen在自己的设备上运行流畅,充分发挥其作为跨平台笔记应用的功能优势。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
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++
660
308
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (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
1.19 K
654
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878