Emscripten编译器安装指南
1、项目介绍
Emscripten是一个将C/C++代码编译成WebAssembly的工具,通过LLVM和Binaryen技术,使得传统的C/C++应用程序能够在Web浏览器中运行。它支持多种流行的API,例如OpenGL和SDL2,使得图形化的原生应用如Unity游戏引擎和Google Earth可以迁移到Web平台。Emscripten还能够与其它使用LLVM的编译器集成,例如Rust。
2、项目下载位置
项目可通过GitHub进行克隆:
git clone ***
3、项目安装环境配置
安装前,需要确保安装了以下依赖项:
- Python (推荐使用Python 3)
- Node.js
- CMake
- 一个标准的C/C++编译器(如Clang或GCC)
在Linux环境下,你可以使用以下命令来安装这些依赖:
sudo apt-get install python nodejs cmake build-essential
在MacOS上,你可以使用Homebrew:
brew install python node cmake
安装依赖后,继续克隆Emscripten仓库到本地目录:
git clone ***
然后根据官方文档的指示,设置你的环境变量。这通常包括将emsdk、emcc等工具的路径添加到你的系统PATH中。
请注意,实际的图片链接在这里没有给出,因为我是InsCode AI大模型,无法提供实时的图片或链接。你应该从官方文档中获取最新的环境配置说明和截图。
4、项目安装方式
安装Emscripten的过程是一个逐步引导的过程,这主要通过Emscripten SDK(emsdk)来完成。emsdk提供了一套脚本来安装和管理Emscripten的各种版本。以下是安装Emscripten的一般步骤:
# 从GitHub克隆Emscripten SDK
git clone ***
* 进入emsdk目录
cd emsdk
# 安装最新版本的Emscripten
./emsdk install latest
# 激活Emscripten环境
./emsdk activate latest
安装完毕后,你需要确保在新的终端会话中激活环境:
source ./emsdk_env.sh
5、项目处理脚本
安装完Emscripten后,你可以开始使用emcc这个工具编译你的C/C++代码为WebAssembly。以下是一个简单的编译示例:
# 使用emcc编译hello.c为WebAssembly
emcc hello.c -o hello.html
这个命令会生成一个名为hello.html的文件和一个WebAssembly模块,你可以直接用浏览器打开hello.html文件来运行编译后的程序。
以上就是Emscripten编译器的下载和安装教程。希望这个指南对你有帮助。如果在安装过程中遇到问题,请参考Emscripten官方文档或在相关社区寻求帮助。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。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
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi-K2-Thinking是最新开源思维模型,作为能动态调用工具的推理代理,通过深度多步推理和稳定工具调用(200-300次连续调用),在HLE、BrowseComp等基准测试中刷新纪录。原生INT4量化模型,256k上下文窗口,实现推理延迟和GPU内存使用的无损降低,支持自主研究、编码和写作等工作流。【此简介由AI生成】Python00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00