SaltarelleCompiler 的项目扩展与二次开发
项目的基础介绍
SaltarelleCompiler 是一个开源的 C# 到 JavaScript 编译器项目,它可以将 C# 代码转换成 JavaScript 代码。这使得开发者能够在客户端浏览器中运行 C# 代码,为 .NET 开发者提供了一个在 Web 应用程序中使用他们熟悉的语言的机会。该项目于 2015 年被 Bridge.NET 收购,并且两个项目合并为 Bridge.NET,继续在开源社区中发展。
项目的核心功能
SaltarelleCompiler 的核心功能是将 C# 代码编译为 JavaScript,保持其运行时行为不变。它支持大部分的 C# 语言特性,包括面向对象编程、泛型、LINQ 等,使得开发者可以在 Web 应用程序中重用现有的 C# 代码库。
项目使用了哪些框架或库?
SaltarelleCompiler 项目主要使用 C# 语言开发,其编译过程依赖于一些关键的 .NET 库。此外,项目还使用了以下框架或库:
- Git:用于版本控制和源代码管理。
- NuGet:用于管理和安装项目的依赖包。
- psake:一个基于 PowerShell 的构建自动化工具。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构如下:
SaltarelleCompiler/
├── Compiler/ # 编译器核心代码
├── Runtime/ # 运行时库代码
├── build/ # 构建脚本和相关文件
├── .gitignore # 指定 Git 忽略的文件和目录
├── .gitmodules # 指定 Git 子模块
├── CommonAssemblyInfo.cs # 公共的程序集信息文件
├── License.txt # 项目许可证文件
├── Saltarelle.snk # 项目的强名称密钥文件
├── TODO.txt # 记录待办事项的文件
├── history.txt # 项目历史变更记录文件
└── readme.md # 项目说明文件
对项目进行扩展或者二次开发的方向
-
支持更多的 C# 特性:虽然 SaltarelleCompiler 已经支持了很多 C# 语言特性,但仍有部分特性尚未支持。开发者可以专注于实现这些特性,以扩展编译器的功能。
-
优化性能:编译器和运行时库的性能优化始终是重要的任务。可以通过优化算法、减少内存使用等方式来提高编译和运行时的效率。
-
开发工具链:为 SaltarelleCompiler 开发集成开发环境(IDE)插件,或者与其他开发工具集成,以提高开发效率。
-
构建社区:通过建立社区,收集用户反馈,提供支持和文档,可以帮助项目吸引更多贡献者,从而促进项目的发展。
-
跨平台支持:目前 SaltarelleCompiler 主要在 Windows 平台上运行,可以通过增加对 Linux 和 macOS 的支持,扩大其适用范围。
通过这些方向的扩展和二次开发,SaltarelleCompiler 将能够更好地服务于开源社区,为开发者提供更加完善和便捷的解决方案。
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