Ronin 项目使用与配置指南
2025-04-16 15:30:07作者:彭桢灵Jeremy
#Ronin 项目使用与配置指南
1. 项目的目录结构及介绍
Ronin 是一个基于 LISP 的图形工具,用于自动化简单的图形任务,如调整大小、裁剪、着色以及生成算法图像。项目的目录结构如下:
Ronin/
├── .github/
├── examples/ # 示例脚本和图像
├── links/ # 项目相关链接
├── scripts/ # 项目脚本文件
├── .gitignore # Git 忽略文件列表
├── .nojekyll # 禁止 Jekyll 处理
├── LICENSE # 项目许可证文件
├── LICENSE.by-nc-sa-4.0.md
├── README.txt # 项目说明文件
├── debug.html # 调试界面
├── index.html # 项目主界面
├── push.sh # 项目部署脚本
examples/目录包含了一些使用 Ronin 编写的示例脚本和图像,可以帮助用户理解如何使用该项目。links/目录包含了与项目相关的链接,如文档、社区和教程等。scripts/目录包含了 Ronin 项目的核心脚本文件。.gitignore文件定义了 Git 在版本控制时应该忽略的文件和目录。.nojekyll文件用于防止 GitHub Pages 使用 Jekyll 渲染目录。LICENSE文件包含了项目的开源许可证信息。README.txt文件提供了项目的基本信息和使用指南。debug.html和index.html分别是项目的调试界面和主界面。push.sh脚本可能用于项目的自动化部署。
2. 项目的启动文件介绍
Ronin 项目的启动文件是 index.html。这个文件是项目的主界面,包含了与用户交互的图形界面和脚本编辑器。用户可以通过这个界面编写和运行 LISP 脚本来实现图形操作。
在 index.html 文件中,用户可以找到以下关键部分:
- 脚本编辑器:用户可以在其中编写和修改 LISP 脚本。
- 控制面板:提供了一系列控制按钮,如运行脚本、保存、导出图像等。
- 图形画布:脚本生成的图形会显示在这个画布上。
3. 项目的配置文件介绍
Ronin 项目的配置文件主要是 .gitignore 文件,它定义了在版本控制过程中应该被忽略的文件和目录。这个文件的内容如下:
# Dependency directories
node_modules/
vendors/
bundle/
dist/
# production build output
public/
# debugging files from npm
npm-debug.log*
yarn-debug.log*
yarn-error.log*
# environment variables
.env
.env.local
.env.development.local
.env.test.local
.env.production.local
# editor directories and files
.idea
.vscode
*.suo
*.ntvs*
*.njsproj
*.sln
*.sw?
# operating system generated files
.DS_Store
Thumbs.db
# optional npm cache directory
.npm
# optional eslint cache
.eslintcache
# optional REPL history
.node_repl_history
# output of 'npm pack'
*.tgz
# Yarn Integrity file
.yarn-integrity
# dotenv environment variable files
.env*
# parcel-bundler cache (https://parceljs.org/)
.cache
.parcel-cache
# next.js build output
.next
out
# nuxt.js build output
.nuxt
dist
# vuepress build output
.vuepress/dist
# Serverless directories
.serverless/
# FuseBox cache
.fusebox/
# DynamoDB Local files
.dynamodb/
# Temporary folders
tmp/
temp/
这些配置确保了在提交项目到版本控制系统时,不会包含不必要的文件,例如本地设置文件、编译后的文件和缓存文件等。
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