rust-book-es 的安装和配置教程
1. 项目基础介绍和主要编程语言
rust-book-es 是一个开源项目,它是著名的 Rust 编程语言教程《The Rust Programming Language》的西班牙语翻译版本。该项目主要使用 Rust 编程语言,并包含了大量的代码示例和解释,旨在帮助西班牙语母语的读者学习和掌握 Rust 语言。
主要编程语言:Rust
2. 项目使用的关键技术和框架
该项目主要使用的是 Markdown 格式来编写文档,它将 Rust 的官方文档翻译成西班牙语。在技术层面上,并没有使用复杂的框架或工具,主要是利用 Git 进行版本控制和 GitHub 作为托管平台。
关键技术:Markdown,Git
3. 项目安装和配置的准备工作及详细安装步骤
准备工作
在开始安装和配置 rust-book-es 之前,您需要确保您的计算机上已经安装了以下软件:
- Git:用于从 GitHub 克隆仓库。
- Rust:虽然本项目不要求安装 Rust 来阅读文档,但如果您想运行示例代码,则需要安装。
安装步骤
-
安装 Git
如果您的计算机上还没有安装 Git,请访问 Git 官方网站下载并安装:Git。根据您的操作系统选择合适的安装包并遵循安装指南。
-
克隆仓库
打开命令行工具(如终端或命令提示符),然后使用以下命令克隆
rust-book-es仓库:git clone https://github.com/RustLangES/rust-book-es.git这条命令会在当前目录下创建一个名为
rust-book-es的文件夹,并下载所有项目文件。 -
查看文档
克隆完成后,进入项目文件夹:
cd rust-book-es然后,您可以使用任何文本编辑器或 Markdown 观看器打开
README.md文件来查看项目介绍和如何开始阅读文档。 -
安装 Rust(可选)
如果您想要运行项目中的代码示例,您需要安装 Rust。可以访问 Rust 官方网站 rustup 来安装 Rust。按照网站上的指南安装 rustup,然后运行以下命令来安装 Rust:
rustup install stable rustup default stable安装完成后,您可以使用
rustc --version来确认 Rust 是否安装成功。
以上就是 rust-book-es 的安装和配置教程。按照上述步骤操作后,您应该能够成功查看和学习 Rust 的西班牙语教程了。
kernelopenEuler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。C039
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0120
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