Minic 项目启动与配置教程
2025-05-22 03:02:47作者:平淮齐Percy
1. 项目目录结构及介绍
Minic 是一个开源的国际象棋引擎项目,其目录结构如下:
.github/: 包含 GitHub 工作流文件,用于自动化任务,如构建和测试。Doc/: 存放项目文档和相关图片。Docker/: 如果有的话,包含用于 Docker 容器的配置和脚本。Illustrations/: 可能有项目的插图和图形。NNUE-Nets/: 存放与神经网络相关联的文件和数据。Source/: 项目的主要源代码目录。Test/: 包含测试代码和测试结果的目录。Train/: 存放用于训练神经网络的数据和脚本。Tools/: 可能有辅助工具和脚本,用于项目开发。
其他文件可能包括:
.clang-format: 用于配置 Clang 格式化工具的文件。.clangd: Clangd 配置文件,用于代码分析。.gitignore: 指示 Git 忽略的文件和目录。.gitmodules: 如果项目使用了 Git 子模块,此文件会列出它们。LICENSE: 项目使用的许可证文件。Makefile: 用于编译源代码的 Makefile 文件。README.md: 项目描述和基本信息。logo.png,logo_dark.png,logo_small.png: 项目的标志文件。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动主要是通过 Makefile 文件进行的。这个文件定义了编译源代码所需的规则和指令。以下是一个简单的示例,说明如何使用 Makefile:
# Makefile
# 编译器
CXX = g++
# 编译器标志
CXXFLAGS = -O3 -std=c++11
# 源文件
SOURCES = Source/minic.cpp
# 可执行文件名
EXECUTABLE = minic
all: $(EXECUTABLE)
$(EXECUTABLE): $(SOURCES)
$(CXX) $(CXXFLAGS) $(SOURCES) -o $(EXECUTABLE)
clean:
rm -f $(EXECUTABLE) *.o
要编译项目,你可以在终端中运行 make 命令。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置主要是通过修改 Makefile 文件来完成的。你可以在这个文件中调整编译器、编译器标志、源文件和可执行文件名等。例如,如果你需要添加额外的库或包含目录,可以在 CXXFLAGS 中添加 -I(包含目录)和 -l(链接库)标志。
在 Makefile 中进行配置的例子:
# 添加包含目录
CXXFLAGS += -I./Include
# 链接库
LDLIBS += -lpthread
保存 Makefile 文件的更改后,再次运行 make 命令,以应用新的配置并编译项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
402
3.13 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
249
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
316
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
219