Electron Forge 使用教程
项目介绍
Electron Forge 是一个用于构建和发布 Electron 应用程序的综合工具包。它集成了多个常用的 Electron 开发工具,如 Webpack、TypeScript、Babel 等,使得开发者可以更方便地创建、打包和发布 Electron 应用。Electron Forge 的目标是简化 Electron 应用的开发流程,提供一个统一的接口来管理项目的构建、测试和发布。
项目快速启动
安装 Electron Forge
首先,确保你已经安装了 Node.js 和 npm。然后,使用 npm 全局安装 Electron Forge:
npm install -g @electron-forge/cli
创建新项目
使用 Electron Forge 创建一个新的 Electron 项目:
electron-forge init my-new-app
cd my-new-app
启动应用
进入项目目录后,启动应用:
npm start
打包应用
使用以下命令打包应用:
npm run make
应用案例和最佳实践
应用案例
Electron Forge 被广泛应用于各种桌面应用的开发,例如:
- Visual Studio Code: 一个流行的代码编辑器,使用 Electron 构建。
- Slack: 一个团队协作工具,使用 Electron 构建。
最佳实践
- 模块化开发: 使用 Webpack 等工具进行模块化开发,提高代码的可维护性。
- 自动化测试: 集成 Jest 等测试框架,确保应用的稳定性和可靠性。
- 持续集成: 使用 GitHub Actions 或 Travis CI 进行持续集成,自动化构建和测试流程。
典型生态项目
Electron
Electron 是一个基于 Chromium 和 Node.js 的框架,用于构建跨平台的桌面应用程序。Electron Forge 是基于 Electron 的一个工具包,简化了 Electron 应用的开发流程。
Webpack
Webpack 是一个模块打包工具,用于将多个模块打包成一个或多个文件。Electron Forge 集成了 Webpack,使得开发者可以更方便地管理项目的依赖和打包。
TypeScript
TypeScript 是 JavaScript 的一个超集,添加了静态类型检查。Electron Forge 支持 TypeScript,使得开发者可以使用 TypeScript 编写 Electron 应用。
Babel
Babel 是一个 JavaScript 编译器,用于将 ES6+ 代码转换为向后兼容的 JavaScript 代码。Electron Forge 集成了 Babel,使得开发者可以使用最新的 JavaScript 特性。
通过以上模块的介绍和使用指南,你可以快速上手 Electron Forge,并利用其强大的功能构建出高质量的 Electron 应用。
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