Oak 项目启动与配置教程
2025-05-18 16:48:28作者:冯梦姬Eddie
1. 项目的目录结构及介绍
Oak 是一个嵌入在 Rust 代码中的类型化解析器生成器,用于解析表达式语法(Parsing Expression Grammars,PEG)。以下是项目的目录结构及简要介绍:
data/:包含项目所需的数据文件。doc/:存放 Oak 手册和相关文档的源文件。grammars/:包含各种语法的定义文件。runtime/:Oak 运行时的核心代码,包括解析器生成的代码。src/: Oak 的主要源代码目录,包括库的实现。tests/:存放单元测试和集成测试的代码。.gitignore:定义 Git 忽略的文件和目录。.travis.yml:Travis CI 的配置文件,用于自动化测试。Cargo.toml:Rust 项目的配置文件,定义项目的依赖、构建脚本等。LICENSE:项目的许可文件,本项目采用 Apache-2.0 许可。README.md:项目的自述文件,包含项目的基本信息和说明。
2. 项目的启动文件介绍
在 Oak 项目中,并没有一个明确的“启动文件”,因为这是一个库项目,通常会被其他项目作为依赖项引入。如果你希望运行 Oak 的测试,可以执行以下命令:
cargo test
这条命令会运行所有在 tests/ 目录下的测试文件。如果你想构建 Oak 库,可以使用以下命令:
cargo build
3. 项目的配置文件介绍
Oak 项目的配置主要通过 Cargo.toml 文件进行。以下是 Cargo.toml 的一些基本配置说明:
name:项目的名称。version:项目的版本号。edition:Rust 的版本(例如,2015、2018 或 2021)。dependencies:项目依赖的其他库和版本。build:指定构建脚本,如果有的话。profile:定义不同构建配置的设置,如调试或发布。package:包含项目的元数据,如作者、描述、仓库链接等。
在 Cargo.toml 文件中,你可以根据项目的需要添加或修改配置项。例如,如果你需要添加新的依赖项,可以在 dependencies 部分进行添加。
在运行任何命令之前,请确保已经安装了 Rust 工具链,并且已经配置好了 rustup。这将确保你可以使用正确的 Rust 版本编译 Oak 项目。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
305
2.68 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
136
163
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
233
309
暂无简介
Dart
596
130
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++
630
227
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
649
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
614
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
195
71
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
649