fettepalette 的安装和配置教程
2025-05-06 09:51:07作者:曹令琨Iris
1. 项目的基础介绍和主要的编程语言
fettepalette 是一个开源项目,具体功能介绍在项目仓库中并未详细说明。从代码结构和文件类型来看,该项目主要用于某种形式的图像处理或图形渲染。该项目主要使用 C++ 编程语言,部分模块可能涉及其他语言如 Python 或 Shell 脚本。
2. 项目使用的关键技术和框架
在 fettepalette 项目中,主要使用了以下技术和框架:
- C++:作为主要的开发语言,用于实现项目的核心功能。
- OpenGL:一个跨语言、跨平台的应用程序编程接口(API),用于渲染2D和3D矢量图形。
- GLFW:一个开源的库,用于创建窗口和上下文,用于OpenGL开发。
- ImGui:一个立即模式UI库,用于创建简单的用户界面。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
在开始安装之前,请确保您的系统满足以下要求:
- 操作系统:支持 Linux 或 Windows。
- 编译器:安装 C++ 编译器,例如 GCC(对于 Linux)或 MSVC(对于 Windows)。
- 依赖:安装 OpenGL、GLFW 和 ImGui 的开发库。
安装步骤
以下是在 Linux 系统下安装和配置 fettepalette 项目的步骤:
-
克隆项目仓库
打开终端,使用以下命令克隆项目仓库:
git clone https://github.com/meodai/fettepalette.git cd fettepalette -
安装依赖
根据您的系统,安装必要的依赖项:
sudo apt-get update sudo apt-get install build-essential sudo apt-get install libglfw3-dev sudo apt-get install libglm-dev sudo apt-get install libopencv-dev -
编译项目
在项目目录中,创建一个构建目录并编译项目:
mkdir build cd build cmake .. make -
运行项目
编译完成后,进入
bin目录运行生成的可执行文件:cd bin ./fettepalette
按照上述步骤操作,您应该能够成功安装并运行 fettepalette 项目。如果在安装过程中遇到任何问题,请检查项目自带的 README.md 文件或联系项目维护者获取帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
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-1.5暂无简介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-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
暂无简介
Dart
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
168
190
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
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++
647
256
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
🎉 (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
1.09 K
618
🔥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
62
19
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
262
92