SlowCheetah安装与配置指南
2025-04-17 22:33:22作者:柏廷章Berta
1. 项目基础介绍
SlowCheetah 是由微软开源的一个工具,用于在构建过程中对XML和JSON文件进行转换。它包括两个主要组成部分:一个NuGet包,该包添加了一个msbuild任务来执行转换;以及一个Visual Studio扩展,用于生成和预览转换。
主要编程语言:C#、PowerShell
2. 项目使用的关键技术和框架
- MSBuild: 微软的构建系统,用于执行构建任务。
- NuGet: 微软的包管理器,用于在项目中添加和更新库和工具。
- Visual Studio Extension (VSIX): 用于扩展Visual Studio功能的框架。
- XDT (XML Document Transform): 用于转换XML文件的格式。
- JDT (JSON Document Transform): 用于转换JSON文件的格式。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤
准备工作
- 安装Visual Studio。
- 确保Visual Studio已安装NuGet包管理器。
- 准备好网络连接,以从NuGet.org获取所需的包。
安装步骤
步骤 1: 安装SlowCheetah NuGet包
- 打开Visual Studio。
- 创建或打开一个现有的.NET项目。
- 在“解决方案资源管理器”中,右键点击项目名称。
- 选择“管理NuGet包”。
- 在NuGet包管理器中,搜索“SlowCheetah”。
- 选择“SlowCheetah”包,并点击“安装”按钮。
步骤 2: 安装SlowCheetah Visual Studio扩展
- 打开Visual Studio。
- 转到“工具”菜单,选择“扩展和更新”。
- 在扩展和更新窗口中,选择“在线”选项卡。
- 在搜索框中输入“SlowCheetah”。
- 找到“SlowCheetah Visual Studio Extension”,点击“下载”。
- 安装完成后,重启Visual Studio。
步骤 3: 配置项目
- 在Visual Studio中,打开项目。
- 添加XML或JSON文件到项目中。
- 右键点击该文件,选择“添加变换”。
- 根据需要创建XDT或JDT文件,以定义转换规则。
- 构建项目, SlowCheetah将自动应用转换。
通过以上步骤,你已经成功安装并配置了SlowCheetah,可以开始使用它来转换项目中的XML和JSON文件了。
登录后查看全文
热门项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
569
3.84 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
379
453
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++
893
676
暂无简介
Dart
802
199
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
350
203
昇腾LLM分布式训练框架
Python
118
147
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
12
1
🔥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
68
20
🎉 (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
1.37 K
781