MiniDox_PCB 的安装和配置教程
2025-04-26 05:02:31作者:平淮齐Percy
1. 项目基础介绍和主要的编程语言
MiniDox_PCB 是一个开源项目,旨在提供一个用于PCB(印刷电路板)设计的工具。该项目的目标是简化PCB设计的流程,并提供用户友好的界面。MiniDox_PCB 主要使用 C++ 编程语言进行开发,同时也可能涉及一些其他语言如 Python,用于脚本或自动化任务。
2. 项目使用的关键技术和框架
该项目使用了一些关键技术和框架来构建PCB设计工具,包括但不限于:
- Qt:一个跨平台的C++图形用户界面应用程序框架,用于创建具有现代图形用户界面的应用程序。
- Boost:一套扩展了C++标准库的库集合,提供了一系列的通用和实用的功能。
- KiCad:一个开源的电子设计自动化(EDA)软件,可能被用作后端工具来处理电路设计和PCB布局。
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 MiniDox_PCB 之前,请确保您的计算机满足了以下要求:
- 操作系统:支持Windows、macOS或Linux。
- 编译环境:安装有C++编译器和相关开发工具,如Qt Creator。
- 依赖库:安装项目所需的第三方库,如Boost和KiCad(如果需要)。
安装步骤
以下是安装 MiniDox_PCB 的详细步骤:
-
克隆项目仓库到本地环境:
git clone https://github.com/That-Canadian/MiniDox_PCB.git cd MiniDox_PCB -
安装依赖库:
根据您的操作系统和开发环境,您可能需要安装Qt框架和Boost库。具体安装步骤请参考各自的官方文档。
-
配置Qt项目:
使用Qt Creator打开项目,它通常会自动识别项目文件。如果需要,您可以手动打开
.pro文件。 -
编译项目:
在Qt Creator中,配置好构建套件和构建路径,然后编译项目。确保所有的依赖都已正确配置。
-
运行应用程序:
编译成功后,您可以在Qt Creator中直接运行应用程序,或者在编译生成的可执行文件所在目录下运行。
请注意,以上步骤是一个通用的指南,具体的安装和配置过程可能会根据项目的具体情况和用户的开发环境有所不同。如果您在安装过程中遇到任何问题,请查阅项目的官方文档或向社区寻求帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
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。C030
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
425
3.26 K
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++
689
334
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
264
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🎉 (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
1.22 K
667
🔥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
65
19
openEuler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。
C
19
30