my_manim_projects 的安装和配置教程
1. 项目基础介绍和主要编程语言
my_manim_projects 是一个开源项目,它基于 Manim 库创建了一系列的动画项目。Manim 是一个用于创建数学和科学动画的 Python 库,由 Grant Sanderson 和 3Blue1Brown 团队开发。本项目旨在利用 Manim 的强大功能,创建有趣和富有教育意义的数学动画。
本项目的主要编程语言是 Python,使用的版本最好是 Python 3,因为许多库和工具都是基于 Python 3 开发的。
2. 项目使用的关键技术和框架
本项目使用的关键技术是 Manim 库,它是一个用于制作数学和科学动画的 Python 包。Manim 通过直接操作向量图形,可以创建高质量的动画。此外,项目可能还使用了以下技术和框架:
numpy:一个强大的 Python 数值计算库。matplotlib:用于绘制图表和数据的库。Pillow:Python 中处理图像的一个库。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细安装步骤
准备工作
在安装之前,请确保您的系统中已经安装了以下软件:
- Python 3(建议版本为 3.7 或更高)
- pip(Python 包管理器)
- Git(版本控制系统)
安装步骤
-
安装 Python 和 pip 如果您的系统中还没有安装 Python,请前往 Python 官方网站下载并安装 Python 3。在安装 Python 的同时,pip 也会被自动安装。
-
安装依赖库 打开命令行(终端),进入项目目录,然后使用 pip 安装项目所需的依赖库。您可以使用以下命令安装所有依赖:
pip install -r requirements.txt这条命令会根据项目中的
requirements.txt文件安装所有必要的 Python 包。 -
克隆项目仓库 使用 Git 克隆项目仓库到本地计算机:
git clone https://github.com/cigar666/my_manim_projects.git这会将项目文件下载到您的计算机上。
-
进入项目目录 克隆完成后,进入项目目录:
cd my_manim_projects -
运行示例脚本 在项目目录中,您可以通过运行示例脚本来测试是否安装成功。例如,如果有一个名为
example.py的脚本,可以使用以下命令运行它:python example.py如果没有错误信息,并且能够看到预期的动画效果,那么就说明安装和配置成功。
按照以上步骤操作,您应该能够顺利安装和配置 my_manim_projects 项目,并开始创建您自己的数学动画。
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