x86-info-term 的安装和配置教程
2025-05-21 12:09:16作者:裘晴惠Vivianne
1. 项目的基础介绍和主要的编程语言
x86-info-term 是一个基于 curses 库的终端查看器,用于展示 x86 指令和内联信息。这个项目使用 Python 3 编写,能够提供 Intel 内联信息和 uops.info 指令的性能数据。它支持离线使用,且具备高级过滤功能,允许用户通过正则表达式进行过滤,并提供了类似于 vim 和 emacs 的键盘导航。
主要编程语言:Python 3
2. 项目使用的关键技术和框架
- Python 3:项目的主要编程语言,用于实现核心功能。
- curses:Python 的一个库,用于创建基于文本的用户界面。
- 正则表达式:用于实现复杂的过滤功能。
- vim/emacs 风格的键盘导航:提供熟悉的编辑器风格导航。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
在开始安装之前,请确保您的系统中已经安装了以下环境:
- Python 3(建议使用 Python 3.6 或更高版本)
- Git(用于从 GitHub 克隆项目)
安装步骤
步骤 1:克隆项目
首先,打开终端(在 Windows 上是命令提示符或 PowerShell),然后使用以下命令克隆项目:
git clone https://github.com/zwegner/x86-info-term.git
步骤 2:安装依赖
x86-info-term 项目可能需要一些 Python 依赖。在项目目录中,运行以下命令安装依赖:
cd x86-info-term
pip install -r requirements.txt
注意:如果 requirements.txt 文件不存在,说明项目可能没有列出特定的依赖。在这种情况下,您可以直接跳到下一步。
步骤 3:下载数据源
x86-info-term 需要一些数据源来展示内联信息和性能数据。首次运行时,它会自动下载这些数据源。您可以通过运行以下命令来手动下载:
python x86_info_term.py
在程序启动过程中,它会提示您下载所需的数据源。
步骤 4:运行程序
下载完数据源后,您可以通过再次运行以下命令来启动程序:
python x86_info_term.py
现在,程序应该已经运行,并可以在终端中查看 x86 指令和内联信息了。
注意事项
- 确保您的终端窗口足够大,以便能够清晰地显示表格和数据。
- 如果您在使用过程中遇到任何问题,可以查看项目自带的 README 文件,或者搜索相关社区获取帮助。
以上就是 x86-info-term 的安装和配置教程,祝您使用愉快!
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler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。C036
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
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
最新内容推荐
基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 高效验证码识别解决方案:OCRServer资源文件深度解析与应用指南 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 操作系统概念第六版PDF资源全面指南:适用场景与使用教程 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
428
3.29 K
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++
689
345
Ascend Extension for PyTorch
Python
236
270
暂无简介
Dart
686
161
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
266
327
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
71
36
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (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
1.22 K
669