SideWaffle 安装与配置指南
1. 项目基础介绍
SideWaffle 是一个开源项目,它为 Visual Studio 提供了一系列的 Item- 和 Project Templates,旨在帮助开发者更快速地创建 Web 项目。这些模板包含了许多常用的组件和结构,可以大大提高开发效率。
项目的主要编程语言包括:
- JavaScript
- C#
- HTML
- CSS
- PowerShell
2. 项目使用的关键技术和框架
SideWaffle 使用的关键技术和框架主要包括:
- Visual Studio SDK:用于扩展 Visual Studio 功能的软件开发工具包。
- NuGet:用于管理和安装项目依赖项的包管理器。
- PowerShell:用于自动化脚本编写和执行。
3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤
准备工作
在开始安装 SideWaffle 之前,请确保您的计算机上已经安装了以下软件:
- Visual Studio:任意版本,至少包含 Visual Studio SDK。
- Git:用于从 GitHub 克隆项目。
安装步骤
-
克隆项目
打开命令提示符或 Git Bash,执行以下命令克隆项目:
git clone https://github.com/ligershark/side-waffle.git
-
安装 Visual Studio SDK
如果您的 Visual Studio 尚未安装 SDK,请从 Visual Studio 安装程序中添加它。
-
打开项目
在 Visual Studio 中打开克隆到本地的
side-waffle
文件夹中的.sln
文件。 -
编译项目
在 Visual Studio 中,按下
F7
或在菜单栏中选择“构建”->“构建解决方案”,编译项目。 -
安装模板
编译成功后,运行
add-templateid.ps1
脚本为所有模板添加templateid
,然后运行add-telemtrywizard.ps1
脚本添加 Google Analytics 向导。.\add-templateid.ps1 .\add-telemtrywizard.ps1
-
部署模板
使用 Visual Studio 的扩展管理器,选择“侧边栏”->“管理扩展”,然后选择“创建扩展”->“从项目”。
按照向导指示操作,选择
SideWaffle.sln
文件,完成模板的部署。 -
使用模板
在 Visual Studio 中创建新项目或添加新项时,您将看到 SideWaffle 提供的模板选项。
以上就是 SideWaffle 的安装与配置指南,希望对您有所帮助。如果遇到任何问题,可以参考项目的 README.md
文件或访问 GitHub 上的项目页面寻求帮助。
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
Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00GitCode-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~0291ops-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++051Hunyuan3D-Omni
腾讯混元3D-Omni:3D版ControlNet突破多模态控制,实现高精度3D资产生成00Spark-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
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选








