SoftU2F项目安装与使用指南
目录结构及介绍
当你克隆或下载了SoftU2F项目后,其主要目录及其功能概述如下:
src
该目录包含了项目的主要源代码。
kern
这是内核扩展(kext)的源码部分,它负责提供U2F设备的虚拟表示,以使操作系统能够像硬件安全密钥一样与其进行交互。
user
这部分包含的是用于在用户空间处理U2F操作的应用程序代码。
scripts
这里存放辅助脚本,如构建和运行应用程序的自动化脚本等。
Makefile
此文件定义了编译和构建项目的规则。
.gitignore
列出了应从Git版本控制中忽略的文件模式列表,通常包括编译输出和其他非必要的文件。
启动文件介绍
SoftU2F的关键启动点是通过Xcode或者命令行工具执行位于scripts目录下的build脚本来构建整个项目。这将编译内核扩展(kext)以及用户空间的应用程序。具体步骤如下:
-
确保已安装Xcode Command Line Tools。
xcode-select --install -
执行构建脚本。
scripts/build
构建成功后,可以利用这些二进制文件来模拟U2F硬件设备的操作,在系统上注册和验证网站登录凭据。
配置文件介绍
SoftU2F项目并不依赖于传统的配置文件,而是直接通过硬编码的参数来设置其行为,特别是在src/user目录下找到的初始化逻辑中。不过,项目中存在一个关键的数据点是应用标识(app-ID)的维护。这些标识用于识别哪些站点被允许使用U2F认证。你可以在这个仓库里发现已知app-ID的列表(SHA256摘要形式),并且如果需要添加新的公司app-ID,可以通过创建一个pull request的方式将其加入到项目中。
尽管没有明确列出配置文件,但软件开发过程中可能需要修改某些特定变量或参数时,可以在相应源码文件内查找并调整它们的位置。对于大多数用户来说,无需直接干预内部参数即可使用SoftU2F。
总结起来,SoftU2F虽然没有传统意义上的配置文件,但是它的操作逻辑和必要参数都在源代码中明确可见,因此可以根据需求对代码做适当修改。
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