MyMonero Core JS 开源项目指南
项目目录结构及介绍
MyMonero Core JS 是一个围绕Monero加密技术和轻量级钱包功能的JavaScript库,支持官方MyMonero应用。以下是其主要目录结构和组件介绍:
主要目录简介
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bin
包含了多种便利脚本,例如用于将库打包以便在网页中独立运行的package_browser_js。 -
monero_utils
包含Monero核心加密功能的实现,以及MyMoneroCoreCpp相关的桥接代码,这些是由Monero的C++代码通过Emscripten编译而来的。 -
src
源代码目录,存储了项目的主要JavaScript代码。 -
test
单元测试相关文件,用于确保代码的质量和功能正确性。 -
.gitignore, CMakeLists.txt, LICENSE.txt, README.md
分别是Git忽略文件、CMake构建列表、许可证文件和项目的读我文档。 -
index.js
入口文件,提供了对MyMoneroCoreBridge实例的访问,是项目的主要接口点。 -
package-lock.json, package.json
NPM包管理相关的文件,定义了项目的依赖和元数据。
项目的启动文件介绍
MyMonero Core JS项目本身不直接提供一个传统的“启动”命令,因为它主要是作为一个库被其他应用程序所集成。然而,对于开发者想要构建或测试此库时,关键入口点包括:
- 在进行任何构建之前,执行
npm install来安装必要的依赖。 - 构建新WASM(WebAssembly)版本的关键命令是
npm run build,这会在适当的情况下处理所有的编译流程。
因此,虽然没有直接的“启动文件”,但 npm run build 可视作构建和准备库使用的触发器。
项目的配置文件介绍
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package.json
这个文件包含了NPM包的元数据,比如版本号、作者信息、依赖关系以及自定义的npm脚本,其中的scripts部分定义了如build这样的自定义任务。 -
CMakeLists.txt
虽然提到但并非直接操作于日常使用中,这个文件用于构建Monero的核心C++代码到JS模块的过程,涉及到更底层的构建配置,特别是当涉及到使用Emscripten编译C++代码时。 -
.gitignore
配置文件,指定哪些文件或目录不应被Git跟踪,对于开发环境来说是非常重要的配置项,帮助保持仓库的整洁。
请注意,实际的配置和构建过程高度依赖于Node.js环境以及Emscripten SDK,开发者需要遵循Readme中的指示来进行正确的设置和构建。
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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