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。
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