llr 的安装和配置教程
2025-05-25 03:02:55作者:盛欣凯Ernestine
1. 项目基础介绍和主要编程语言
llr
是一个受到 Clojure 启发的 Lisp 方言,它被设计为编译到 R 语言中。这种设计允许开发者使用类似于 Clojure 的语法和结构,同时又能轻松地与 R 语言的数据结构和函数交互。llr
项目是用 R 语言和 Clojure 编写的,其中 R 语言占据了主导地位,用于实现和解释 Lisp 表达式。
2. 项目使用的关键技术和框架
项目主要依赖于以下技术和框架:
- R 语言:作为底层解释器和运行环境。
- Clojure:提供语法灵感及部分实现。
- Git:用于版本控制和源代码管理。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细安装步骤
在开始安装 llr
之前,请确保您的系统已满足以下要求:
- 安装了 R 语言环境。
- 安装了 Git 版本控制系统。
以下是具体的安装步骤:
步骤 1:安装 R 语言环境
如果您尚未安装 R 语言,请访问 R 官方网站下载并安装适合您操作系统的版本。
步骤 2:安装 Git
llr
项目使用 Git 进行版本控制,因此您需要在系统中安装 Git。您可以从 Git 官方网站下载并安装。
步骤 3:克隆项目仓库
打开命令行终端,执行以下命令克隆 llr
项目:
git clone https://github.com/dirkschumacher/llr.git
步骤 4:安装项目依赖
进入项目目录:
cd llr
在项目目录中,使用 R 的包管理器安装项目依赖:
remotes::install_github("dirkschumacher/llr")
步骤 5:验证安装
安装完成后,您可以通过在 R 控制台中输入以下命令来验证 llr
是否安装成功:
library(llr)
如果没有任何错误信息,并且能够成功加载 llr
库,那么就表示安装成功。
以上就是 llr
的安装和配置指南。祝您使用愉快!
登录后查看全文
热门项目推荐
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0370Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++098AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
22
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
203
2.18 K

React Native鸿蒙化仓库
C++
208
285

Ascend Extension for PyTorch
Python
62
94

🎉 (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
977
575

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

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++
550
84

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
399

本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
393
27

前端智能化场景解决方案UI库,轻松构建你的AI应用,我们将持续完善更新,欢迎你的使用与建议。
官网地址:https://matechat.gitcode.com
1.2 K
133