【亲测免费】 TTime 开源项目安装与使用教程
项目概述
TTime 是一个集输入翻译、截图翻译、划词翻译等多功能于一体的高效软件。它支持多种翻译服务和文字识别引擎,提供明亮与暗黑两种界面模式,旨在简化用户的多语言交流需求。本教程将引导您了解项目结构、关键文件以及如何启动和配置该项目。
1. 项目目录结构及介绍
TTime 的项目结构清晰,便于开发者理解和扩展。以下是核心目录的简介:
TTime/
│
├── assets/ # 存放项目静态资源,如图标、翻译源Logo等
├── build/ # 构建相关的脚本和配置
├── electron-builder.yml # 电子应用程序构建配置文件
├── modules-update.ts # 可能用于管理模块更新的脚本
├── package.json # 包含项目元数据和npm脚本
├── prettierrc.yaml # Prettier代码格式化配置
├── src/ # 主要源码目录
│ ├── common/ # 共享的工具类、常量、枚举等
│ │ └── enums/ # 翻译服务的枚举定义
│ ├── main/ # 主进程相关代码
│ ├── renderer/ # 渲染进程代码,包括UI部分
│ └── tests/ # 测试相关文件(如果存在)
├── .editorconfig # 编辑器配置文件
├── .gitignore # Git忽略文件列表
├── README.* # 项目说明文档,涵盖多语言版本
└── ... # 更多辅助文件和目录
2. 项目的启动文件介绍
项目的主要启动逻辑隐藏于脚本和主入口文件中。通过package.json文件中的scripts定义执行命令:
-
启动开发环境: 执行
npm run dev命令将启动开发服务器,这通常用于即时查看和调试前端UI以及与后端的交互。 -
构建应用: 对于生产环境,可使用以下命令之一:
npm run build:win用于构建Windows平台的应用程序。npm run build:win:portable创建便携版Windows应用。npm run build:mac适用于MacOS平台的构建。
启动过程依赖于Node.js环境和Electron框架,确保您的开发环境中已正确安装所需版本的Node.js和NPM。
3. 项目的配置文件介绍
-
package.json: 这是核心配置文件,包含了项目的元数据、脚本命令和依赖关系。对于启动项目至关重要,也用于定义构建流程和脚本命令。
-
electron-builder.yml: 控制最终应用的打包过程,包括生成的文件格式、平台特定的配置等,是部署和发布应用的关键配置文件。
-
src/common/enums/TranslateServiceEnum.ts: 定义了可用的翻译服务枚举,对理解项目支持的服务类型和对应的系统配置很有帮助。
-
其他配置文件: 如
.env(如果项目使用)或特定服务的配置文件,虽然未在给定的仓库概览中直接列出,但在实际项目中它们可能是配置源和服务API密钥的关键所在。
以上就是TTime项目的基本结构、启动和配置介绍。开始之前,请确保遵循依赖安装步骤,如通过npm run npm-i-extend-modules-update来获取必要的外部依赖,然后遵循上述指南进行项目启动和配置。在开发过程中,深入阅读各组件的具体代码和注释将进一步加深对项目的理解。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00