首页
/ Erjang 项目技术文档

Erjang 项目技术文档

2024-12-23 01:30:40作者:卓艾滢Kingsley

1. 安装指南

环境要求

  • Java 7 或更高版本
  • Perl 5.10 或更高版本

安装步骤

  1. 克隆项目仓库到本地:
    git clone https://github.com/trifork/erjang.git
    
  2. 进入项目目录:
    cd erjang
    
  3. 使用 ant 命令构建项目:
    ant alljar
    
    构建成功后,会生成 erjang-R16B01.jar 文件。

2. 项目的使用说明

启动 Erjang

运行以下命令启动 Erjang:

java -jar erjang-R16B01.jar

启动后,您将进入 Erlang 的 Eshell 环境,可以执行 Erlang 代码。

示例

1> 2+3.
5
2> 1/0.
** exception error: an error occurred when evaluating an arithmetic expression
     in operator  '/'/2
        called as 1 / 0

功能支持

  • 支持 Erlang/OTP 启动到 Eshell (ej 命令)
  • 提供 GUI 控制台 (ejc 命令),支持 ^G 和行编辑
  • 支持 Erlang 分布式、TCP/IP、端口命令(将标准输入输出重定向到外部进程)
  • 支持编译器 (c(foo) 命令)
  • 支持 mnesia 分布式运行
  • 支持 mochiwebwebmachine 运行(暂不支持加密)
  • 支持 rabbitmqriak 启动,但尚未准备好用于生产环境

已知问题

  • 部分 BIF(内置函数)尚未完全实现
  • 部分 OTP 模块需要 NIF 或链接驱动程序,这些功能尚未完全实现

3. 项目API使用文档

核心API

  • erjang.NotImplemented:用于标记尚未实现的功能
  • ej:启动 Erlang Eshell
  • ejc:启动 GUI 控制台

示例

1> 2+3.
5
2> 1/0.
** exception error: an error occurred when evaluating an arithmetic expression
     in operator  '/'/2
        called as 1 / 0

4. 项目安装方式

构建项目

使用 ant 命令构建项目:

ant alljar

构建成功后,会生成 erjang-R16B01.jar 文件。

配置

Erjang 会自动从 $PATH 中查找 erl 二进制文件,并推断 beam 文件的位置。您也可以通过 -root 参数指定 Erlang 根目录。

运行

运行以下命令启动 Erjang:

java -jar erjang-R16B01.jar

运行时,Erjang 会将翻译后的 Erlang 模块缓存到 ~/.erjang 目录中。如果出现问题,可以删除该目录以强制重新编译。


通过以上文档,您应该能够顺利安装、配置和使用 Erjang 项目。如果在使用过程中遇到问题,请参考项目 Wiki 或联系开发团队获取帮助。

登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐

项目优选

收起
docsdocs
暂无描述
Markdown
832
5.52 K
kernelkernel
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
496
521
pytorchpytorch
作为 Ascend for PyTorch 社区的核心组件,TorchNPU 是昇腾专为 PyTorch 打造的深度学习适配插件,使 PyTorch 框架能够直接调用昇腾 NPU,为开发者提供昇腾 AI 处理器的超强算力。
Python
808
1.16 K
ops-nnops-nn
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
797
1.6 K
ops-transformerops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
980
2.31 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
33
16
jiuwenswarmjiuwenswarm
JiuwenSwarm 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。
Python
3.03 K
782
AscendNPU-IRAscendNPU-IR
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
487
314
ops-mathops-math
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++
1.21 K
1.26 K
cann-learning-hubcann-learning-hub
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
666
305