dotemacs 的项目扩展与二次开发
2025-06-03 21:18:56作者:宣聪麟
项目的基础介绍
dotemacs 是一个针对 Emacs 编辑器的配置项目,特别为习惯使用 Vim 编辑器的用户设计。它采用了“Keep It Simple, Stupid”(KISS)的原则,保持配置的简洁性,使得用户能够更高效地使用 Emacs 而不需要复杂的配置。
项目的核心功能
- 包管理:通过自定义的
require-package函数,确保所需的包被安装。 - 延迟加载:使用
with-eval-after-load宏延迟执行代码,直到特定的功能被加载,这有助于加快配置的加载速度。 - 自动加载配置文件:项目在启动时自动递归加载
config/目录下的所有.el文件,便于管理不同功能的配置。 - 键绑定管理:所有键绑定都被集中管理在
/bindings/**/*.el目录下,方便用户根据个人喜好进行修改。
项目使用了哪些框架或库?
dotemacs 主要使用 Emacs Lisp 编写,它没有依赖特定的外部框架或库。但是,它利用了 Emacs 自身的许多内置功能,如包管理系统、自动模式识别等。
项目的代码目录及介绍
- bin/:包含一些可执行脚本或工具。
- bindings/:包含所有的键绑定配置文件。
- config/:包含各种功能的配置文件,如
core目录下的基础配置,extra/目录下的额外功能配置等。 - elisp/:可能包含一些自定义的 Emacs Lisp 代码或库。
- snippets/:可能包含代码片段。
- .eshell-aliases:EShell 的别名配置文件。
- .gitignore:Git 忽略文件配置。
- LICENSE:项目许可证文件。
- README.md:项目说明文件。
- init.el:Emacs 的主初始化文件,负责加载整个配置。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 增加新的功能模块:根据个人需求,可以添加新的配置文件到
config/目录,为 Emacs 增加新的功能,如集成版本控制工具、项目管理工具等。 - 自定义键绑定:修改
bindings/**目录下的文件,以创建更加符合个人使用习惯的键绑定。 - 优化性能:对配置文件进行优化,减少不必要的加载和执行,提高启动速度和运行效率。
- 适配更多插件:集成更多 Emacs 插件,扩展编辑器的功能,提升使用体验。
- 主题定制:根据个人喜好定制 Emacs 的界面主题,包括颜色、字体和布局等。
- 贡献回社区:如果对项目有改进或新增功能,可以通过 Pull Request 的方式贡献回社区,与其他用户共享改进。
登录后查看全文
热门项目推荐
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
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++
649
270
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
297
111
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
384
3.68 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
632
143