远程桌面客户端开源项目指南
2024-09-28 13:57:09作者:廉皓灿Ida
本指南基于GitHub上的开源项目 remote-desktop-clients,该项目提供了适用于Android和Blackberry 10设备的VNC、RDP、SPICE以及oVirt/RHEV/Proxmox客户端。本文档旨在帮助开发者理解项目结构,掌握启动与配置流程。
1. 目录结构及介绍
项目的主要目录结构如下:
remote-desktop-clients/
├── idea # IntelliJ IDEA相关的配置
├── CustomVnc-app # 定制版VNC客户端源码
├── Opaque-app # oVirt/RHEV/Proxmox客户端源码
├── aRDP-app # RDP客户端源码
├── aSPICE-app # SPICE客户端源码
├── bVNC-app # 主VNC客户端源码
├── bVNC # bVNC相关代码
├── common # 共享代码库
├── docker # Docker相关配置文件
├── env # 环境变量配置
├── gitignore # Git忽略文件列表
├── BUILDING.txt # 构建说明文档
├── COPYRIGHT* # 版权声明文件
├── FUNDING.yml # 开源资助信息
├── LICENSE # 许可证文件,采用GPL-3.0
├── README.md # 项目介绍和快速入门文档
├── build.gradle # Gradle构建脚本
├── create-prebuilt-dependencies.sh # 预编译依赖脚本
├── download-prebuilt-dependencies.sh # 下载预编译依赖脚本
├── gradle.properties
├── gradlew # Unix系统下的Gradle Wrapper
├── gradlew.bat # Windows下的Gradle Wrapper
└── settings.gradle # Gradle设置文件
每个应用(如aRDP-app, bVNC-app等)对应不同的远程桌面协议客户端,而common目录包含了跨客户端使用的通用组件。
2. 项目的启动文件介绍
项目的运行不是简单的直接执行某个文件,而是通过Gradle进行构建与部署。主要启动过程需要通过以下步骤来实现:
- 对于开发环境的启动,首先需要确保已经设置了正确的环境变量,特别是
ANDROID_SDK指向你的Android SDK路径。 - 使用提供的脚本如
/bVNC/prepare_project.sh准备项目,可能需要指定是使用预先编译好的依赖(I-a)、从头构建包括使用Docker(I-b)还是在Android Studio中完全手动构建(I-c)。 - 之后,通过Android Studio打开项目,同步Gradle,并选择对应的运行配置,可以在模拟器或连接的设备上运行应用。
3. 项目的配置文件介绍
主要配置文件
LICENSE: 详细描述了项目遵循的GPL-3.0许可证条款。README.md: 包含了项目的简介、如何获取应用商店版本、以及基本的构建指南。- 环境变量配置 (
env): 在构建过程中用于设置必要的环境变量,比如用户ID、组ID、SDK路径等。 - 构建配置 (
build.gradle,settings.gradle): Gradle构建系统的配置文件,定义了项目结构和构建规则。
特殊配置文件
- 定制VNC客户端配置: 在进行定制化VNC客户端构建时,需要在
bVNC/src/main/assets/下放置一个YAML配置文件,以com.iiordanov.自定义名称.yaml命名,参照custom_vnc_client_yaml-EXAMPLE来编辑。 - 项目内特定配置: 如各个子应用内的配置文件,虽然项目没有明确列出每个客户端的具体配置文件,但根据需要,某些客户端可能会有自己的配置逻辑或资源文件。
在进行开发和配置调整时,重点在于阅读和理解README.md中的构建说明以及利用Gradle和Android Studio的集成环境来进行项目管理。项目构建涉及多个环节,从下载依赖到编译、打包直至最终的运行测试,每一步都需要按照文档指示进行。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
405
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
225
251
暂无简介
Dart
672
159
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++
663
319
🎉 (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
1.21 K
657
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868