create-dmg 使用与技术文档
2024-12-23 12:01:10作者:董灵辛Dennis
1. 安装指南
使用 Homebrew 安装
首先,确保您的系统中已经安装了 Homebrew。如果尚未安装,可以访问 Homebrew 官网 了解安装方法。安装 Homebrew 后,在终端中运行以下命令安装 create-dmg:
brew install create-dmg
手动安装
- 访问 create-dmg 的最新发布页面,下载最新版本的 create-dmg。
- 将下载的文件解压,然后在终端中进入解压后的文件夹。
- 运行以下命令安装:
make install
克隆仓库
您也可以直接克隆整个仓库并在本地运行:
git clone https://github.com/create-dmg/create-dmg.git
2. 使用说明
使用 create-dmg 创建 DMG 文件的基本命令格式如下:
create-dmg [选项 ...] <输出文件名.dmg> <源文件夹>
源文件夹 中的所有内容将被复制到 DMG 映像中。
选项
--volname <名称>:设置卷名称(在 Finder 侧边栏和窗口标题中显示)--volicon <图标.icns>:设置卷图标--background <图片.png>:设置文件夹背景图片(提供 png、gif、jpg 格式)--window-pos <x> <y>:设置文件夹窗口位置--window-size <宽度> <高度>:设置文件夹窗口大小--text-size <字体大小>:设置窗口文本大小(10-16)--icon-size <图标大小>:设置窗口图标大小(最大 128)--icon <文件名> <x> <y>:设置文件图标位置--hide-extension <文件名>:隐藏文件的扩展名--app-drop-link <x> <y>:创建指向 Applications 的拖放链接,位于 x, y 位置--ql-drop-link <x> <y>:创建指向/Library/QuickLook的拖放链接,位于 x, y 位置--eula <许可文件>:将许可文件附加到 DMG--rez <Rez 路径>:指定 Rez 工具的自定义路径,用于包含许可文件--no-internet-enable:禁用自动挂载和复制--format:指定最终映像格式(UDZO|UDBZ|ULFO|ULMO)(默认为 UDZO)--filesystem:指定映像文件系统(HFS+|APFS)(默认为 HFS+,APFS 支持 macOS 10.13 或更高版本)--encrypt:为生成的磁盘映像启用加密(AES-256 - 将在压缩阶段提示输入密码)--encrypt-aes128:为生成的磁盘映像启用加密(AES-128 - 将在压缩阶段提示输入密码)--add-file <目标名称> <文件|文件夹> <x> <y>:添加额外的文件或文件夹(可多次使用)--disk-image-size <x>:手动设置磁盘映像大小为 x MB--hdiutil-verbose:以详细模式执行 hdiutil--hdiutil-quiet:以静默模式执行 hdiutil--bless:祝福挂载文件夹(已弃用,需要 macOS 12.2.1 或更低版本,#127)--codesign <签名>:使用指定的签名对磁盘映像进行签名--notarize <凭证>:使用存储在钥匙串中的凭证对磁盘映像进行公证(等待并盖章)--skip-jenkins:跳过 Finder 美化 AppleScript,在沙盒和非 GUI 环境中很有用,#72--sandbox-safe:hdiutil 沙盒兼容性,不祝福,不执行美化 AppleScript(APFS 磁盘映像不支持)--version:显示工具版本号-h, --help:显示帮助
3. 项目 API 使用文档
create-dmg 的命令行选项即为项目提供的 API,具体使用方法已在“使用说明”部分详细描述。
4. 项目安装方式
请参考上文“安装指南”部分,介绍了使用 Homebrew 安装、手动安装以及克隆仓库的三种安装方式。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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-1.5暂无简介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
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
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
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
196
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++
648
265
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
275
97
暂无简介
Dart
623
140
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
380
3.43 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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