rubyenterpriseedition187-248 的安装和配置教程
项目基础介绍
rubyenterpriseedition187-248 是基于 MRI 1.8.7-p248 版本的 Ruby 企业版更新。这个版本由 Twitter 进行了优化和更新,目的是为了提升 Ruby 的性能,特别是在大型应用和服务器环境中。该项目主要是用 Ruby 和 C 语言编写的。
项目使用的关键技术和框架
- Ruby:一种面向对象的脚本语言,易于学习和使用,具有垃圾回收机制。
- C:用于优化 Ruby 运行时的性能,部分底层代码用 C 语言编写。
安装和配置准备工作
在开始安装之前,请确保您的系统已经安装了以下依赖:
- GCC(用于编译 C 代码)
- Make(用于构建项目)
- Ruby(项目本身是 Ruby 项目)
此外,根据您的操作系统,可能还需要安装其他一些依赖。
安装步骤
以下是详细的安装步骤:
-
克隆项目仓库
打开终端或命令提示符,执行以下命令来克隆项目仓库:
git clone https://github.com/twitter-forks/rubyenterpriseedition187-248.git
-
配置项目
进入项目目录:
cd rubyenterpriseedition187-248
如果
./configure
文件不存在或比configure.in
文件旧,请运行autoconf
来生成它:autoconf
接下来,运行
./configure
脚本来生成config.h
和Makefile
:./configure
如果需要,可以通过
optflags=..
和warnflags=..
参数来覆盖默认的编译器标志。 -
编辑
defines.h
(如果需要)如果有必要,可以编辑
defines.h
文件。通常这一步是不需要的。 -
编辑
ext/Setup
文件从
ext/Setup
文件中移除模块名称前的注释符号(#),或者如果列表中缺少模块名称,请添加它们。如果您不想编译非静态扩展模块(可能在某些不允许动态加载的架构上),请取消注释#option nodynamic
行。 -
编译项目
运行以下命令来编译 Ruby:
make
-
运行测试(可选)
如果一切顺利,可以运行测试来检查编译的 Ruby 解释器是否正常工作:
make test
如果看到 "test succeeded" 的消息,那么 Ruby 应该可以正常工作。
-
安装 Ruby
最后,运行以下命令来安装 Ruby:
make install
根据您的系统配置,可能需要超级用户权限来执行此步骤。
按照以上步骤,您应该能够成功安装 rubyenterpriseedition187-248。如果在安装过程中遇到问题,请查看错误日志,并根据需要寻求帮助。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~043CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0300- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









