《Minutor 2.1:从安装到实践的全攻略》
2025-01-03 11:09:38作者:侯霆垣
Minutor 2.1 是一款功能强大的开源项目管理工具,它可以帮助用户高效地构建和管理项目。本文将详细介绍如何安装和使用 Minutor 2.1,帮助您快速上手这一工具。
安装前准备
在开始安装 Minutor 2.1 之前,您需要确保您的系统和硬件满足以下要求:
- 操作系统:支持主流操作系统,如 Windows、Linux 和 macOS。
- 硬件:根据您的项目规模,推荐配备足够的内存和存储空间。
此外,以下软件和依赖项是安装 Minutor 2.1 所必需的:
- Qt 5.6.x 或更高版本
- OpenSSL 1.0.2 或 1.1.1 版本
- Active Perl
- NASM
确保这些工具已经安装并添加到系统环境变量中。
安装步骤
下载开源项目资源
首先,您需要从以下地址下载 Minutor 2.1 的源代码:
https://github.com/mrkite/minutor.git
安装过程详解
以下是详细的安装步骤:
-
编译 OpenSSL:
-
克隆 OpenSSL 源代码:
git clone -b OpenSSL_1_0_2-stable --single-branch https://github.com/openssl/openssl.git OpenSSL_1_0_2 -
根据您的系统环境,配置和编译 OpenSSL:
cd OpenSSL_1_0_2 perl Configure VC-WIN64A --prefix=C:\Qt\OpenSSL_1_0_2 nmake -f \ms\nt.mak nmake -f \ms\ntdll.mak -
将生成的 DLL 文件复制到 Minutor 的执行文件同一目录下。
-
-
编译 Qt 库:
-
下载 Qt 5.9.7 源代码并解压。
-
编辑
qtbase/mkspecs/common/msvc-desktop.conf文件,移除embed_manifest_dll和embed_manifest_exe。 -
在 Qt 的开发者命令提示符中,创建中间构建和最终部署目录:
mkdir C:\Qt\qt-5.9.7_msvc2015_x64_static mkdir C:\Qt\qt-5.9.7_msvc2015_x64_build -
配置并编译 Qt:
cd C:\Qt\qt-5.9.7_msvc2015_x64_build C:\Qt\qt-everywhere-opensource-src-5.9.7\configure.bat -prefix C:\Qt\qt-5.9.7_msvc2015_x64_static -debug-and-release -static -opensource -confirm-license -platform win32-msvc -nomake tests -nomake examples -no-angle -opengl desktop -openssl -I C:\Qt\OpenSSL_1.0.2\inc32 nmake nmake install
-
-
编译 Minutor:
- 在 QtCreator 中,添加新的 Qt 版本并定位到您刚编译的 Qt 版本中的
qmake.exe。 - 创建一个新的 Kit,使用您刚刚添加的 Qt 版本。
- 使用静态 Kit 编译 Minutor。
- 在 QtCreator 中,添加新的 Qt 版本并定位到您刚编译的 Qt 版本中的
常见问题及解决
- 如果在编译过程中遇到 Python 或 Perl 相关的错误,请安装 ActivePerl 和 ActivePython。
- 如果编译过程中出现其他问题,请参考 Minutor 的官方文档或社区。
基本使用方法
加载开源项目
在 Minutor 中加载项目非常简单,只需选择正确的项目文件,即可开始管理您的项目。
简单示例演示
以下是一个简单的示例,展示如何使用 Minutor 创建和管理项目:
- 创建新项目。
- 添加项目成员。
- 分配任务。
- 跟踪进度。
参数设置说明
Minutor 提供了丰富的参数设置,您可以根据自己的需求调整项目设置。
结论
通过本文的介绍,您已经掌握了 Minutor 2.1 的安装和使用方法。接下来,建议您亲自实践,以更深入地了解这款工具的强大功能。如果您在使用过程中遇到任何问题,可以参考官方文档或寻求社区的帮助。祝您使用愉快!
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 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++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
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
1.21 K
659
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
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
492
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
342
146