org-board 的安装和配置教程
项目基础介绍和主要编程语言
org-board 是一个基于 Emacs Org 模式的书签和网页存档系统。它可以帮助用户将书签存档,即使在离线状态或原网站宕机时也能访问。org-board 使用 wget 作为后端进行存档,因此可以直接使用 wget 的选项。这意味着用户可以通过几个键击下载整个网站的存档,并通过简单的 Org 文件跟踪存档。
该项目主要使用 Emacs Lisp 进行开发,这是一种为 Emacs 编辑器编写扩展和程序的语言。
项目使用的关键技术和框架
org-board 依赖于以下几个关键技术:
- Emacs Org 模式:一种强大的笔记和组织系统,允许用户以简单的方式管理任务、笔记和时间规划。
- wget:一个用于下载文件的命令行工具,能够下载整个网站或单个网页,以及相关的资源文件。
项目安装和配置的准备工作
在开始安装 org-board 前,请确保您的系统中已安装以下软件:
- Emacs(推荐版本为24或更高版本)
- wget
在安装 org-board 前,还需要确保您的 Emacs 配置能够加载和使用 Org 模式。
详细安装步骤
以下是安装 org-board 的详细步骤:
-
克隆项目仓库
打开命令行界面,运行以下命令克隆 org-board 的 Git 仓库到本地:git clone https://github.com/charlesroelli/org-board.git -
将代码添加到 Emacs 路径
在 Emacs 配置文件中(通常是~/.emacs或~/.emacs.d/init.el),添加以下代码以将 org-board 的路径添加到 Emacs 的加载路径中:(add-to-list 'load-path "/path/to/org-board")请确保将
/path/to/org-board替换为实际的 org-board 仓库路径。 -
加载 org-board
在 Emacs 配置文件中,添加以下代码来加载 org-board:(require 'org-board) -
重新启动 Emacs
保存并关闭 Emacs 配置文件,然后重新启动 Emacs。此时 org-board 应该已经被加载。 -
配置 org-board
如果需要,可以配置 org-board 的各种选项,例如org-board-wget-program和org-board-wget-switches等。这些选项可以在 Emacs 配置文件中进行设置。
完成以上步骤后,您就可以开始使用 org-board 管理您的书签和网页存档了。
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