RegPack 的安装和配置教程
项目基础介绍和主要编程语言
RegPack 是一个专为尺寸受限的 JavaScript 代码设计的打包工具。它适用于小于 4KB 的小型代码压缩需求,并通过多种优化手段减小代码体积,提高其执行效率。RegPack 支持多种压缩阶段,包括方法简写、变量重命名、字符串处理、冗余消除等。该项目主要使用 JavaScript 编程语言开发。
项目使用的关键技术和框架
RegPack 使用的技术和框架主要是基于原生 JavaScript,没有依赖特定的库或框架。它通过直接操作代码字符串,进行压缩和优化。以下是项目使用的一些关键技术:
- 代码混淆:通过变量重命名和字符串处理减少代码的可读性。
- 字符串压缩:使用特定的算法将字符串压缩至最小。
- 代码分割:将初始化代码放入主循环中,以支持动态执行。
项目安装和配置的准备工作
在开始安装 RegPack 之前,请确保您的环境中已经安装了 Node.js。这是因为 RegPack 提供了一个命令行界面(CLI),用于从标准输入读取 JavaScript 代码,进行处理,然后输出压缩后的代码。
以下是安装和配置的详细步骤:
-
安装 Node.js
如果您的系统中没有安装 Node.js,请访问 Node.js 官方网站下载并安装最新版本的 Node.js。
-
克隆项目仓库
打开命令行界面,使用以下命令克隆 RegPack 的 GitHub 仓库:
git clone https://github.com/Siorki/RegPack.git或者如果您希望使用 SSH 方式克隆,可以使用:
git clone git@github.com:Siorki/RegPack.git -
安装项目依赖
进入克隆后的项目目录,使用以下命令安装项目依赖(尽管项目可能不依赖于外部包,但这是一个通用的步骤):
npm install -
使用 RegPack
安装完成后,您可以使用 RegPack 的 CLI 来压缩 JavaScript 代码。以下是一个基本的命令行使用示例:
cat input.js | regpack - > output.js上面的命令将
input.js文件的内容通过管道传递给regpack,然后输出压缩后的代码到output.js文件。 -
运行单元测试
如果您想运行项目的单元测试以确保一切正常工作,可以进入
tests目录并执行以下命令:node AllTests
以上就是 RegPack 的安装和配置教程。请确保按照上述步骤操作,如果您在安装或使用过程中遇到任何问题,可以查阅项目的 README 文件或相关文档以获取帮助。
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-1.5暂无简介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
Spark-Formalizer-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
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