TreeViewer项目下载与安装教程
2024-12-03 22:25:37作者:管翌锬
1. 项目介绍
TreeViewer是一个跨平台的程序,用于绘制系统发育树。它采用模块化的方法,其中使用小的模块来执行个别操作(如计算树的节点坐标或绘制树枝),这些操作共同构成最终的图形。TreeViewer是用C#和.NET 7编写的,可以在Windows、macOS(Intel x64和Apple Silicon ARM)和Linux操作系统上使用。它遵循GNU Affero GPLv3许可。
2. 项目下载位置
项目托管在GitHub上,可以通过以下地址访问:TreeViewer GitHub仓库。
3. 项目安装环境配置
在安装TreeViewer之前,需要确保您的系统环境满足以下要求:
- 操作系统:Windows 10/11、macOS Catalina及以上版本、Linux主流发行版。
- .NET环境:安装.NET 7运行时。
以下是在不同操作系统上安装.NET运行时的示例:
Windows系统
在Windows上,通常.NET运行时作为安装程序的一部分自动安装。如果没有安装,可以访问.NET官网下载安装。
macOS系统
在macOS上,可以使用Homebrew来安装.NET运行时:
brew install .NET
Linux系统
在Linux上,可以使用包管理器来安装.NET运行时。例如,在Ubuntu上,可以使用以下命令:
wget https://packages.microsoft.com/config/ubuntu/20.04/packages-microsoft-prod.deb
sudo dpkg -i packages-microsoft-prod.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y aspnetcore-runtime-7.0
4. 项目安装方式
TreeViewer提供了不同平台的安装程序,以下是各个平台的安装步骤:
Windows
- 下载Windows安装程序(TreeViewer-Win-x64.msi)。
- 双击安装程序进行安装。
- 安装过程中可以选择添加到PATH环境变量和创建开始菜单快捷方式。
macOS
- 下载macOS安装程序(TreeViewer-Mac-x64.pkg)。
- 双击安装程序,可能会需要右键选择“打开”以确认。
- 按照安装向导完成安装。
Linux
- 打开终端,使用wget或curl下载安装脚本:
wget https://github.com/arklumpus/TreeViewer/releases/latest/download/TreeViewer-Linux-x64.run
# 或者
curl -LO https://github.com/arklumpus/TreeViewer/releases/latest/download/TreeViewer-Linux-x64.run
- 使下载的脚本可执行,并以root权限运行:
chmod +x TreeViewer-linux-x64.run
sudo ./TreeViewer-linux-x64.run
5. 项目处理脚本
安装完成后,TreeViewer可以使用图形用户界面或命令行界面来处理系统发育树数据。以下是命令行界面的一个示例:
TreeViewerCommandLine -i input.tbi -o output.svg
这条命令会读取input.tbi文件并生成output.svg格式的图形输出。
以上就是TreeViewer项目的下载与安装教程。按照上述步骤操作,您应该能够成功安装并开始使用TreeViewer来绘制系统发育树。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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
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
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
暂无简介
Dart
643
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
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++
654
282
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
248
317
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
🎉 (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
1.13 K
631
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
134
873