CEFSimpleSample 的安装和配置教程
项目基础介绍
CEFSimpleSample 是一个使用 Chromium Embedded Framework (CEF) 的简单示例项目,它主要用于展示如何将 CEF 集成到应用程序中。这个项目是一个“Hello World”级别的示例,通过它,你可以学习到如何设置一个浏览器窗口,加载本地文件以及绑定 JavaScript 方法。本项目适合初学者入门了解 CEF 的基本用法。
主要编程语言
本项目主要使用的编程语言是 C++,同时也包含了 Objective-C++、Shell 脚本、HTML、CSS、JavaScript 和 Rich Text Format 等其他语言元素。
关键技术和框架
本项目使用的关键技术是 Chromium Embedded Framework (CEF),它是一个基于 Chromium 的开源框架,允许开发者将 Chrome 浏览器嵌入到他们的应用程序中。CEF 提供了一个简单的 API,使得在应用程序中嵌入完整的浏览器功能变得容易。
准备工作
在开始安装和配置 CEFSimpleSample 之前,请确保你的系统中已经安装了以下环境和工具:
- Git:用于从 GitHub 下载项目代码。
- CMake:用于构建项目。
- 编译器:根据你的操作系统,你可能需要安装 GCC(Linux)、Clang(macOS)或 Visual Studio(Windows)。
安装步骤
步骤 1:克隆项目
首先,打开终端或命令提示符,然后使用以下命令克隆项目:
git clone https://github.com/acristoffers/CEFSimpleSample.git
cd CEFSimpleSample
步骤 2:安装依赖
根据你的操作系统,以下是一些可能的依赖安装命令:
对于 Linux:
sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential cmake
对于 macOS:
brew install cmake
对于 Windows:
确保已经安装了 Visual Studio 和 CMake。
步骤 3:构建项目
在项目目录中,创建一个构建目录并切换到该目录:
mkdir build
cd build
然后使用 CMake 配置项目:
cmake ..
接着,构建项目:
对于 Linux 或 macOS:
make
对于 Windows:
打开 CMake 生成的 Visual Studio 解决方案文件(.sln),然后构建项目。
步骤 4:运行示例
构建完成后,你可以运行示例应用程序来查看效果。具体的运行命令或方法取决于你的操作系统和构建配置。
完成以上步骤后,你应该能够成功运行 CEFSimpleSample 并看到示例应用程序的界面。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00