macOS 开发环境设置指南
1、项目介绍
mac-setup 是一个开源项目,旨在帮助用户在新 Mac 上快速设置开发环境。该项目由 sb2nov 维护,涵盖了多种编程语言和工具的安装指南,包括 Node.js、Python、C++、Ruby 等。无论你是经验丰富的开发者还是初学者,这个指南都可以作为参考,帮助你快速搭建开发环境。
2、项目快速启动
2.1 克隆项目
首先,你需要将项目克隆到本地:
git clone https://github.com/sb2nov/mac-setup.git
cd mac-setup
2.2 安装 Homebrew
Homebrew 是 macOS 上的包管理器,安装它可以帮助你快速安装其他工具和库。
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
2.3 安装常用工具
使用 Homebrew 安装一些常用的开发工具:
brew install git node python ruby
2.4 配置开发环境
根据你的需求,参考项目中的 README.md 文件,配置相应的开发环境。例如,如果你想配置 Node.js 环境,可以参考 Node.js 部分的指南。
3、应用案例和最佳实践
3.1 案例一:Python 开发环境
假设你需要在 Mac 上进行 Python 开发,可以按照以下步骤进行配置:
-
安装 Python:
brew install python -
安装虚拟环境工具
virtualenv:pip install virtualenv -
创建并激活虚拟环境:
virtualenv venv source venv/bin/activate -
安装所需的 Python 包:
pip install requests flask
3.2 案例二:Node.js 开发环境
如果你需要进行 Node.js 开发,可以按照以下步骤进行配置:
-
安装 Node.js:
brew install node -
创建一个新的 Node.js 项目:
mkdir my-node-project cd my-node-project npm init -y -
安装 Express 框架:
npm install express -
创建一个简单的 Express 应用:
// index.js const express = require('express'); const app = express(); const port = 3000; app.get('/', (req, res) => { res.send('Hello World!'); }); app.listen(port, () => { console.log(`Example app listening at http://localhost:${port}`); }); -
启动应用:
node index.js
4、典型生态项目
4.1 Homebrew
Homebrew 是 macOS 上的包管理器,通过它可以方便地安装和管理各种软件包。它是 mac-setup 项目中推荐使用的工具之一。
4.2 Git
Git 是一个分布式版本控制系统,广泛用于软件开发中。mac-setup 项目中包含了 Git 的安装和配置指南。
4.3 Node.js
Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行时,适用于构建快速、可扩展的网络应用。mac-setup 项目中提供了 Node.js 的安装和配置指南。
4.4 Python
Python 是一种广泛使用的高级编程语言,适用于各种应用场景。mac-setup 项目中包含了 Python 的安装和配置指南。
通过 mac-setup 项目,你可以快速搭建这些生态项目的环境,并开始你的开发工作。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C031
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