Alpaca 项目下载与安装教程
2024-12-07 13:19:14作者:钟日瑜
1. 项目介绍
Alpaca 是一个用 C++17 编写的序列化库,可以将 C++ 结构体打包成一个紧凑的字节数组,无需使用宏或模板代码。它支持基本数据类型、STL 容器、智能指针、递归数据结构等多种类型,并提供了高度可配置的编译时选项。
2. 项目下载位置
您可以从以下位置克隆或下载 Alpaca 项目代码:
git clone https://github.com/p-ranav/alpaca.git
3. 项目安装环境配置
在安装 Alpaca 之前,您需要确保您的系统已安装以下依赖:
- CMake
- C++17 兼容的编译器(如 GCC 7.3+,Clang 6.0+ 或 MSVC 2017+)
以下是环境配置的示例图片:

图 1: CMake 安装界面

图 2: 检查编译器版本
4. 项目安装方式
以下是安装 Alpaca 的步骤:
-
克隆项目到本地:
git clone https://github.com/p-ranav/alpaca.git cd alpaca -
创建一个构建目录并使用 CMake 配置项目:
mkdir build && cd build cmake .. -
编译项目:
cmake --build . -
安装(可选):
cmake --install .
5. 项目处理脚本
Alpaca 提供了示例脚本,用于演示如何序列化和反序列化数据。以下是一个基本的示例:
#include <alpaca/alpaca.h>
struct Config {
std::string device;
std::pair<unsigned, unsigned> resolution;
std::array<double, 9> K_matrix;
std::vector<float> distortion_coefficients;
std::map<std::string, std::variant<uint16_t, std::string, bool>> parameters;
};
int main() {
Config c = /* ... 配置数据 ... */;
std::vector<uint8_t> bytes;
auto bytes_written = alpaca::serialize(c, bytes);
std::error_code ec;
auto object = alpaca::deserialize<Config>(bytes, ec);
if (!ec) {
// 使用反序列化后的对象
}
return 0;
}
以上是 Alpaca 项目的下载和安装过程,希望对您有所帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
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。C037
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TSX0114
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
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
432
3.29 K
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++
689
351
Ascend Extension for PyTorch
Python
237
271
暂无简介
Dart
689
162
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
266
327
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
79
37
🔥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
65
19
🎉 (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
1.22 K
671