Sigil EPUB 编辑器使用教程
1. 项目介绍
Sigil 是一个开源的 EPUB 编辑器,旨在帮助用户轻松创建高质量的电子书。Sigil 支持 EPUB 2 和 EPUB 3 格式,提供了丰富的功能,包括文本编辑、元数据管理、样式表编辑等。Sigil 的设计目标是让用户能够专注于内容创作,而不必担心技术细节。
2. 项目快速启动
2.1 安装 Sigil
首先,从 Sigil 的 GitHub 仓库下载最新版本的 Sigil:
git clone https://github.com/Sigil-Ebook/Sigil.git
进入项目目录并编译安装:
cd Sigil
mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install
2.2 创建新 EPUB 文件
启动 Sigil 后,点击“文件”菜单中的“新建”选项,创建一个新的 EPUB 文件。
2.3 编辑内容
在 Sigil 中,你可以通过“资源管理器”面板管理 EPUB 文件的各个部分,包括文本、图片、样式表等。双击任何部分即可在编辑器中打开并进行编辑。
2.4 保存和导出
编辑完成后,点击“文件”菜单中的“保存”选项,保存你的 EPUB 文件。你也可以选择“导出”选项,将 EPUB 文件导出为其他格式。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 创建电子书
Sigil 非常适合用于创建个人电子书。你可以从零开始编写内容,也可以导入现有的 HTML 文件进行编辑。Sigil 的 WYSIWYG 编辑器让你可以像使用 Word 一样轻松编辑文本。
3.2 元数据管理
Sigil 提供了强大的元数据管理功能,你可以轻松添加和编辑 EPUB 文件的元数据,如标题、作者、出版日期等。
3.3 样式表编辑
Sigil 支持 CSS 样式表编辑,你可以通过“样式表”面板管理 EPUB 文件的样式。Sigil 还提供了实时预览功能,让你可以立即看到样式更改的效果。
4. 典型生态项目
4.1 PageEdit
PageEdit 是 Sigil 的配套应用,是一个 WYSIWYG XHTML 编辑器。PageEdit 可以作为 Sigil 的补充工具,帮助你更方便地编辑 EPUB 文件的 XHTML 部分。
4.2 Calibre
Calibre 是一个功能强大的电子书管理工具,支持 EPUB 格式。你可以使用 Calibre 来管理你的电子书库,并将其与 Sigil 结合使用,进一步提升电子书制作的效率。
通过以上步骤,你可以快速上手使用 Sigil 创建和编辑 EPUB 文件。Sigil 的强大功能和易用性使其成为电子书制作的首选工具。
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
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