GnuPG for Java 技术文档
2024-12-20 20:26:33作者:沈韬淼Beryl
1. 安装指南
GnuPG for Java 是一个本地绑定库,用于连接 Werner Koch 的 gpgme 库,通过 JNI(Java Native Interface)实现。以下是安装步骤:
- 确保你的系统环境是 32 位或 64 位 Intel GNU/Linux 平台。如果你的平台不是这些,安装可能会遇到问题,因为库是专门为这些平台编写的。
- 确认你的系统中已安装 gpgme 库。GnuPG for Java 需要依赖这个库来提供 GnuPG 功能。
- 克隆或下载 GnuPG for Java 的源代码。
- 编译源代码。你可能需要根据你的系统环境设置编译选项。
- 将生成的 .so(或 .dll,如果是 Windows 平台)文件复制到 Java 的库路径中。
- 将 GnuPG for Java 的 jar 文件添加到项目的类路径中。
2. 项目的使用说明
GnuPG for Java 提供了一个接口,允许 Java 程序通过 JNI 调用 gpgme 库的功能。使用这个库,你可以:
- 加密和解密数据。
- 签署和验证数据。
- 管理密钥。
具体使用方法需要查看库提供的接口文档和示例代码。
3. 项目API使用文档
GnuPG for Java API 提供了一系列的方法来与 gpgme 库交互。以下是一些关键类的简要说明:
GnuPG:主类,用于初始化和配置 GnuPG。GnuPGContext:用于执行加密、解密、签名和验证操作。GnuPGKey:表示一个 GnuPG 密钥,可以用来管理密钥。
具体每个类的方法和功能,需要参考源代码中的注释或生成的 Javadoc。
4. 项目安装方式
项目的安装方式如下:
- 源代码编译安装: 从源代码开始,按照上述安装指南中的步骤编译和安装。
- 预编译包安装: 如果有可用的预编译包,可以直接下载对应的 .so 或 .dll 文件,并将其放置在 Java 的库路径中,同时将 jar 包添加到项目的类路径。
请注意,由于这个库是为特定的平台编写的,跨平台使用可能需要额外的适配工作。
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-1.5HunyuanVideo-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
191
210
暂无简介
Dart
632
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
481
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
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++
649
270
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
297
111
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
211