Slow-Cheetah 使用教程
2025-04-17 19:40:12作者:翟萌耘Ralph
1. 项目介绍
Slow-Cheetah 是由微软开源的一个工具,主要用于在 Visual Studio 和 MSBuild 上对 XML 和 JSON 文件进行构建时的转换。它包括两个主要组件:一个 NuGet 包,用于在构建过程中执行转换任务;以及一个 Visual Studio 扩展,用于生成和预览转换。
Slow-Cheetah 支持以下平台和文件类型:
- 平台:Visual Studio 2022 (版本 4.x),Visual Studio 2015-2019 (版本 3.x)
- 文件类型:支持 XML 文件的 XDT 转换和 JSON 文件的 JDT 转换
2. 项目快速启动
安装 NuGet 包
首先,在您的项目中安装 Slow-Cheetah 的 NuGet 包:
Install-Package SlowCheetah
配置 Transform 文件
创建 XML 或 JSON 的 Transform 文件,文件应以 .xdt 或 .jdt 为后缀。例如,对于 app.config 文件,您可以创建一个 app.config.xdt 文件来进行转换。
下面是一个 app.config.xdt 的示例:
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<configuration xmlns:xdt="http://schemas.microsoft.com/XML-Document-Transform">
<connectionStrings>
<add key="MyDB" value="server=localhost;database=MyDB;uid=user;pwd=******" xdt:Transform="InsertIfMissing"/>
</connectionStrings>
</configuration>
在 Visual Studio 中预览转换
在 Visual Studio 中,右键点击 Transform 文件,选择“预览转换”,可以查看转换后的结果。
构建项目
构建项目时,Slow-Cheetah 将自动应用 Transform 文件中的转换。
3. 应用案例和最佳实践
- 多环境配置:为不同的环境(开发、测试、生产)创建不同的 Transform 文件,以便在构建时自动应用正确的配置。
- 版本控制:将 Transform 文件纳入版本控制,确保整个团队使用的是相同的配置。
4. 典型生态项目
Slow-Cheetah 可用于任何需要动态配置文件的项目中,特别适合于企业级项目,其中经常需要根据不同环境调整配置。它与其他微软工具和平台的兼容性使其成为 .NET 生态系统中一个宝贵的工具。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-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。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
Ascend Extension for PyTorch
Python
199
219
暂无简介
Dart
637
145
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++
654
278
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
🎉 (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
1.12 K
629
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
860
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
75
99
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
385
3.74 K