开源项目启动与配置教程
2025-04-26 03:31:25作者:凤尚柏Louis
1. 项目目录结构及介绍
在克隆或下载了adblockfilters项目后,您会看到以下目录结构:
adblockfilters/
├── contrib/ # 存放贡献者提交的代码和文档
├── docs/ # 项目文档
├── filters/ # 过滤规则文件
├── scripts/ # 脚本文件,用于处理过滤规则
├── setup.py # 项目安装脚本
├── LICENSE # 项目许可证
├── README.md # 项目说明文件
└── requirements.txt # 项目依赖文件
contrib/目录用于存放贡献者的代码和文档,通常包括一些额外的工具和示例。docs/目录包含了项目的文档,对理解和使用项目非常有帮助。filters/目录包含过滤规则文件,这些规则用于定义广告过滤器的工作方式。scripts/目录包含了一些脚本文件,这些脚本可以帮助处理过滤规则。setup.py是一个安装脚本,用于安装项目到Python环境中。LICENSE文件包含了项目的许可证信息,这对于理解项目的使用和分发限制非常重要。README.md是项目的说明文件,通常包含了项目的简介、安装和使用说明。requirements.txt文件列出了项目依赖的Python包,这些包需要被安装以运行项目。
2. 项目的启动文件介绍
adblockfilters项目的启动主要通过Python脚本进行。通常情况下,您会使用setup.py来安装项目,然后使用命令行运行相关的脚本。以下是启动项目的基本步骤:
-
安装依赖: 在项目的根目录下运行以下命令来安装依赖项。
pip install -r requirements.txt -
执行脚本: 在
scripts目录下,可能存在用于启动和测试项目的脚本。例如,如果您有一个名为run_filter.py的脚本,可以通过以下命令运行它:python scripts/run_filter.py
具体启动哪个脚本,需要根据项目具体提供的脚本和说明来确定。
3. 项目的配置文件介绍
adblockfilters项目的配置通常在filters目录下的规则文件中完成。这些文件定义了广告过滤器的工作方式和规则。例如,可能有一个名为adblockfilter.conf的配置文件,其内容可能如下:
# adblockfilter.conf
[FilterRule]
! Comment: Example rule
example.com##.ad-class
[RestrictedList]
! Comment: Sites to be restricted
example-restricted.com
在上述配置文件中,FilterRule部分定义了过滤规则,RestrictedList部分定义了要限制访问的网站列表。您需要根据项目的具体要求和规则来编辑这些配置文件。
请注意,具体的配置文件和配置方式可能因项目版本和作者的设定而有所不同,因此请参考项目的README.md和官方文档以获取最准确的配置信息。
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
暂无简介
Dart
664
152
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++
659
298
Ascend Extension for PyTorch
Python
216
236
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
255
320
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
133
866
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
140
875
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
🎉 (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
1.18 K
648
仓颉编程语言开发者文档。
59
818