Highlighting-Kate 项目技术文档
1. 安装指南
安装依赖
确保已经安装了 Haskell 的 stack 工具。可以从 Haskell Tool Stack 官方文档 获取安装指南。
克隆仓库
从 Git 仓库克隆项目:
git clone git://anongit.kde.org/ktexteditor
准备工作
在克隆的源码目录下执行以下命令,生成所需的源文件:
make prep
安装库
使用 stack 工具安装库:
stack install
安装可执行文件(可选)
默认情况下,安装命令会同时安装一个名为 highlighting-kate 的可执行文件。如果你想避免创建这个可执行文件,可以在 stack 命令中添加 --flag highlighting-kate:-executable 选项。
生成文档
要生成项目的文档,执行以下命令:
stack haddock
运行测试
要运行项目的测试套件,执行以下命令:
stack test
2. 项目使用说明
highlighting-kate 是一个基于 Kate 语法描述文件的 Haskell 源代码高亮库。它能够生成 HTML 和 LaTeX 输出。
作为库使用
如果你想在 Haskell 程序中使用 highlighting-kate 作为库,请参考 Hackage 上的 API 文档。
运行可执行程序
运行 highlighting-kate 程序时,使用 -s 参数指定语言名称:
highlighting-kate -s haskell highlighting-kate.hs > example.html
如果不指定语言名称,highlighting-kate 将尝试从文件扩展名中猜测语言。highlighting-kate 也可以用作管道,从标准输入读取数据。有关其他选项,请运行:
highlighting-kate --help
样式定制
样式使用 span 标签实现。默认情况下, Highlight 程序会在生成的 HTML 中包含默认样式,除非使用 --css 选项指定一个 CSS 文件的链接。示例 CSS 文件可以在 css 目录中找到。这些文件使用通用的类名(Normal, Keyword, DataType, DecVal, BaseN, Float, Char, String, Comment, Function, Others, Alert, Error)。如果需要更细致的高亮显示,用户可以创建自己的 CSS 文件,使用语言特定的类名。
3. 项目 API 使用文档
关于如何作为库在 Haskell 程序中使用 highlighting-kate,请参考 Hackage 上的 API 文档。
4. 项目安装方式
highlighting-kate 项目可以通过 stack 工具进行安装,具体命令如下:
stack install
如果要避免安装可执行文件,可以添加 --flag highlighting-kate:-executable 选项。
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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-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
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