PatternLanguage 项目下载及安装教程
2024-12-08 05:10:17作者:盛欣凯Ernestine
1. 项目介绍
PatternLanguage 是一个由 WerWolv 开发的用于 ImHex Hex 编辑器的模式语言。该语言允许用户定义和解析二进制文件的结构,从而在 ImHex 中实现更高级的二进制数据分析和编辑功能。PatternLanguage 提供了一个强大的标准库和丰富的示例,帮助用户快速上手并应用于实际项目中。
2. 项目下载位置
PatternLanguage 项目的源代码托管在 GitHub 上。用户可以通过以下步骤下载项目:
- 打开终端或命令提示符。
- 使用
git clone命令下载项目:
git clone https://github.com/WerWolv/PatternLanguage.git
3. 项目安装环境配置
在安装 PatternLanguage 之前,需要确保系统满足以下环境配置要求:
- 操作系统:支持 Windows、Linux 和 macOS。
- 编译工具:CMake(版本 3.10 或更高)、GCC 或 Clang 编译器。
- 依赖库:Boost 库(版本 1.65 或更高)。
环境配置示例
以下是配置环境的步骤示例:
-
安装 CMake:
-
在 Linux 上,可以使用包管理器安装 CMake:
sudo apt-get install cmake -
在 macOS 上,可以使用 Homebrew 安装 CMake:
brew install cmake -
在 Windows 上,可以从 CMake 官方网站 下载并安装 CMake。
-
-
安装 Boost 库:
-
在 Linux 上,可以使用包管理器安装 Boost:
sudo apt-get install libboost-all-dev -
在 macOS 上,可以使用 Homebrew 安装 Boost:
brew install boost -
在 Windows 上,可以从 Boost 官方网站 下载并安装 Boost。
-
环境配置图片示例

4. 项目安装方式
完成环境配置后,可以按照以下步骤安装 PatternLanguage:
-
进入项目目录:
cd PatternLanguage -
创建构建目录:
mkdir build cd build -
生成构建文件:
cmake .. -
编译项目:
make -
安装项目(可选):
sudo make install
5. 项目处理脚本
PatternLanguage 项目包含多个处理脚本,用于生成和测试模式语言。以下是一些常用的处理脚本:
generate_patterns.py:用于生成模式文件。test_patterns.py:用于测试生成的模式文件。
使用示例
python3 generate_patterns.py
python3 test_patterns.py
通过以上步骤,您可以成功下载、安装并使用 PatternLanguage 项目。
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。C0100
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
478
3.57 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
340
暂无简介
Dart
728
175
Ascend Extension for PyTorch
Python
288
321
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++
850
447
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
239
100
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
10
1
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
451
180
🎉 (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
1.28 K
705