Max 项目技术文档
1. 安装指南
1.1 系统要求
Max 项目适用于 macOS 10.7 及以上版本。
1.2 安装方式
1.2.1 下载二进制版本
如果你不想从源码构建,可以直接从 Max 官网 下载二进制版本。
1.2.2 从源码构建
- 确保你已经安装了 Xcode 11 或更高版本。
- 克隆 Max 项目的 GitHub 仓库。
- 打开项目文件并使用 Xcode 进行构建。
2. 项目使用说明
2.1 音频提取
Max 可以从 CD 或文件中提取音频,并提供多种格式的高质量音频文件。对于完好的 CD,Max 提供高速提取功能,无需错误校正。对于损坏的 CD,Max 可以使用内置的比较提取器或 cdparanoia 的纠错功能。
2.2 音频格式转换
Max 支持超过 20 种压缩和未压缩格式的音频文件转换。它可以在几乎所有采样率和采样大小下读取和写入音频文件。对于许多流行格式,艺术家和专辑元数据可以在旧文件和新文件之间无缝传输。Max 还可以使用 cue 表将单个音频文件拆分为多个音轨。
2.3 元数据处理
Max 集成了 MusicBrainz,允许自动检索 CD 信息。对于 MP3、FLAC、Ogg FLAC、Ogg Vorbis、Monkey's Audio、WavPack、AAC 和 Apple Lossless 文件,Max 会将这些元数据写入输出文件。
2.4 输出控制
Max 允许用户完全控制输出文件的存放位置和命名方式。如果需要,Max 还可以将编码后的文件添加到 iTunes 库中的指定播放列表。
2.5 高级设置
对于高级用户,Max 允许控制编码时使用的线程数、音频提取时使用的错误校正类型,以及各种编码器的参数设置。
3. 项目 API 使用文档
3.1 音频提取 API
Max 提供了多种音频提取 API,支持从 CD 或文件中提取音频。用户可以根据需要选择不同的提取方式,如高速提取或纠错提取。
3.2 音频格式转换 API
Max 支持多种音频格式的转换,用户可以通过 API 指定输入和输出格式,并设置采样率、采样大小等参数。
3.3 元数据处理 API
Max 提供了元数据处理的 API,用户可以通过这些 API 自动检索 CD 信息,并将元数据写入输出文件。
3.4 输出控制 API
用户可以通过 API 控制输出文件的存放位置和命名方式,还可以将编码后的文件添加到 iTunes 库中。
3.5 高级设置 API
对于高级用户,Max 提供了控制编码线程数、错误校正类型和编码器参数的 API。
4. 项目安装方式
4.1 下载二进制版本
用户可以直接从 Max 官网下载二进制版本,安装后即可使用。
4.2 从源码构建
用户可以通过克隆 GitHub 仓库并使用 Xcode 构建项目,构建完成后即可使用。
通过以上文档,用户可以详细了解 Max 项目的安装、使用和 API 调用方法,帮助用户更好地使用该项目。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi-K2-Thinking是最新开源思维模型,作为能动态调用工具的推理代理,通过深度多步推理和稳定工具调用(200-300次连续调用),在HLE、BrowseComp等基准测试中刷新纪录。原生INT4量化模型,256k上下文窗口,实现推理延迟和GPU内存使用的无损降低,支持自主研究、编码和写作等工作流。【此简介由AI生成】Python00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00