chromium 的安装和配置教程
2025-05-06 21:38:12作者:魏献源Searcher
1. 项目的基础介绍和主要的编程语言
chromium 是一个开源项目,它是谷歌Chrome浏览器的基础。chromium项目旨在创建一个安全、快速、稳定的网页浏览器,它提供了网页浏览器的所有核心功能,但不包括一些封闭源代码的组件,例如 Adobe Flash、Google 字体和某些其他第三方代码。该项目的主要编程语言是C++,它使用了大量的开源库和框架。
2. 项目使用的关键技术和框架
chromium项目使用了多种关键技术和框架,其中包括:
- Blink 渲染引擎:用于渲染网页内容。
- V8 JavaScript 引擎:用于执行JavaScript代码。
- Chromium 内容管理系统:管理网页内容的加载和显示。
- Chromium 网络栈:处理网络通信,包括HTTP和HTTPS协议。
- SQLite:用于存储浏览器数据,如书签和密码。
- Skia 图形库:用于图形渲染。
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chromium之前,请确保您的系统满足以下要求:
- 操作系统:Linux或macOS。
- 编译工具:GCC 4.2+(Linux)或Clang 6+(macOS)。
- Python 2.7(用于一些内部工具)。
- Node.js(用于某些测试)。
- depot_tools(Chromium构建系统的一部分)。
安装步骤
以下是在Linux系统上安装chromium的详细步骤:
-
安装依赖项:
根据您使用的Linux发行版,安装以下依赖项:
sudo apt-get install git build-essential libgtk-3-dev \ libglib2.0-dev libxcb-shm0-dev libxcb-xfixes0-dev \ libx11-xcb-dev libx11-dev libxcomposite1 libxdamage1 \ libxext6 libxcb-shape0-dev libasound2-dev -
安装 depot_tools:
depot_tools 是一组用于管理Chrome源代码的工具。
git clone https://chromium.googlesource.com/chromium/tools/depot_tools.git export PATH=`pwd`/depot_tools:"$PATH" -
获取chromium源代码:
使用
git克隆chromium源代码仓库。git clone https://github.com/gonzazoid/chromium.git cd chromium -
构建项目:
执行以下命令以构建chromium。
# 创建构建目录 mkdir out/Default # 配置构建 gn gen out/Default # 开始构建 ninja -C out/Default -
运行chromium:
构建完成后,可以通过以下命令运行chromium。
out/Default/chrome
请注意,构建chromium可能需要较长的时间,具体取决于您的计算机硬件配置。以上步骤提供了一个基本的安装和配置指南,具体的构建过程可能会根据您的系统环境和需求有所不同。
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
304
2.65 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
131
157
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
458
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++
610
198
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
230
307
暂无简介
Dart
593
129
🎉 (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
612
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,专门为Transformer模型的训练和推理而设计。
C++
48
77
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
360
2.46 K
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
155
206