Ketarin 的安装和配置教程
项目的基础介绍和主要的编程语言
Ketarin 是一个自动更新设置包的小型应用。与其它工具不同,Ketarin 的目的是维护一个所有重要设置包的集合,然后可以将它们烧录到光盘或存放到U盘上。这个项目是为了解决作者在需要此类功能时找不到类似工具的问题而创建的。Ketarin 是开源的,这意味着你可以根据自己的需要扩展其功能(但请注意,你不能自由地使用随附的图标)。Ketarin 使用 C# 编程语言,为 .NET Framework 4.5 开发,并使用 SQLite 作为数据库引擎。
项目使用的关键技术和框架
Ketarin 主要使用了网页内容监控技术,自动检测网页上的变化并下载文件到指定位置。对于高级用户,可以通过正则表达式定义自己的规则。该项目还可能使用了 FileHippo 服务作为参考。在框架方面,Ketarin 依赖于 .NET Framework 4.5 和 SQLite 数据库。
项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
在开始安装 Ketarin 之前,请确保你的系统满足了以下要求:
- 操作系统:Windows(具体版本请参考项目文档)
- .NET Framework 4.5 或更高版本
- SQLite 数据库引擎
安装步骤
-
下载源代码
从 GitHub 克隆或下载 Ketarin 的源代码到本地计算机。 -
安装依赖
如果你的开发环境中没有安装 .NET Framework 4.5,你需要先从官方网站下载并安装它。 -
编译项目
打开 Visual Studio 或其它兼容的 IDE,加载 Ketarin 的.sln解决方案文件,然后编译整个解决方案。 -
运行应用
编译成功后,你可以在 IDE 中直接运行,或者找到编译输出的可执行文件并运行它。 -
配置应用
运行 Ketarin 应用程序后,你需要根据需要配置要监控的网页和下载的设置包。具体操作请参考项目提供的教程。 -
使用正则表达式(可选)
如果你需要更复杂的配置,可以学习如何使用正则表达式来自定义下载规则。
通过以上步骤,你应该能够成功安装并配置 Ketarin,开始自动化地更新你的设置包集合。如果遇到任何问题,可以参考项目的 README 文件或直接在 GitHub 项目的 Issues 页面寻求帮助。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00