viewfinder 的安装和配置教程
2025-05-11 11:46:23作者:史锋燃Gardner
1. 项目的基础介绍和主要的编程语言
Viewfinder 是一个开源项目,旨在通过一个简单的用户界面来搜索和查看大量的图像文件。它能够帮助用户快速浏览、筛选和搜索图片。该项目主要使用 Go 语言开发,Go 语言以其并发机制和高效的性能而闻名,适合于处理这类需要处理大量数据的应用。
2. 项目使用的关键技术和框架
- Go 语言: 作为项目的主要编程语言,Go 提供了高性能的并发处理能力。
- SQLite: 数据存储使用了轻量级的 SQLite 数据库,便于部署和维护。
- HTTP: 使用标准的 HTTP 协议来处理网络请求,便于与其他系统进行集成。
- JPEG, PNG: 支持常见的图像格式,如 JPEG 和 PNG,以便用户可以上传和查看这些格式的图片。
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 Viewfinder 之前,请确保您的系统已经安装以下软件:
- Git:用于从 GitHub 克隆项目代码。
- Go 语言环境:Go 版本需在 1.10 以上。
- Make 工具:用于自动化构建过程。
安装步骤
-
克隆项目
打开终端(或命令提示符),执行以下命令来克隆 Viewfinder 的代码库:
git clone https://github.com/viewfinderco/viewfinder.git -
安装依赖
进入到克隆下来的 viewfinder 目录中,执行以下命令来安装项目依赖:
make get-deps -
编译项目
在 viewfinder 目录中,执行以下命令来编译项目:
make build -
配置数据库
首次运行前,需要初始化数据库。执行以下命令:
make setup这将创建一个 SQLite 数据库文件,并设置好初始的数据库结构。
-
启动服务
最后,执行以下命令来启动 Viewfinder 服务:
make run服务启动后,您可以通过浏览器访问
http://localhost:8080来使用 Viewfinder。
请注意,以上步骤可能需要根据您的具体环境进行调整。如果在安装过程中遇到问题,您可以查阅项目的官方文档或者在 GitHub 仓库中查找相关的 issue 来解决常见问题。
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
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
407
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
252
暂无简介
Dart
673
160
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
319
🎉 (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
658
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
326
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868