GlobalProtect-openconnect 项目编译指南
2025-07-10 09:56:41作者:范垣楠Rhoda
项目概述
GlobalProtect-openconnect 是一个开源项目,旨在提供 GlobalProtect 网络连接客户端的替代方案。该项目基于 Rust 语言开发,通过 openconnect 协议实现与 GlobalProtect 网络服务的连接。
编译环境准备
在开始编译前,需要确保系统已安装以下工具:
- Rust 工具链(包括 cargo)
- 项目所需的依赖库
编译方法
项目提供了两种编译方式:
1. 发布版本编译(推荐)
执行以下命令可直接编译发布版本:
cargo build --release
这种方式会自动处理环境变量问题,是最简单的编译方法。
2. 调试版本编译
如需编译调试版本,需要额外配置环境变量。在项目根目录下创建 .env 文件,内容如下:
GP_CLIENT_BINARY=/项目路径/GlobalProtect-openconnect/target/debug/gpclient
GP_AUTH_BINARY=/项目路径/GlobalProtect-openconnect/target/debug/gpauth
GP_SERVICE_BINARY=/项目路径/GlobalProtect-openconnect/target/debug/gpservice
GP_GUI_BINARY=
配置完成后,执行普通编译命令:
cargo build
常见问题解决
在编译过程中可能会遇到环境变量相关的错误,这是因为项目使用了 dotenv 宏来加载配置。解决方法包括:
- 使用
--release参数编译 - 按照上述方法正确配置
.env文件
技术细节
项目使用了 Rust 的 dotenvy 库来处理环境变量,这种设计使得配置更加灵活。在发布版本中,这些配置会被硬编码到二进制文件中,而在调试版本中则从环境变量读取,方便开发调试。
总结
GlobalProtect-openconnect 项目提供了两种编译方式,开发者可根据需求选择。发布版本编译简单直接,适合大多数用户;调试版本需要额外配置,但更适合开发调试场景。理解这些编译方式的区别,可以帮助用户更高效地使用该项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
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
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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-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
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
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
311
2.72 K
deepin linux kernel
C
24
7
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++
638
242
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
469
Ascend Extension for PyTorch
Python
148
175
暂无简介
Dart
604
135
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
226
81
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
363
2.99 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
236
310