GNU FriBidi 技术文档
2024-12-27 06:31:17作者:羿妍玫Ivan
1. 安装指南
要安装 GNU FriBidi,您可以按照以下步骤操作:
- 首先,访问 GNU FriBidi GitHub 页面 以下载最新版本的源代码。
- 解压下载的源代码包。
- 在解压后的目录中,运行
./autogen.sh脚本以生成构建脚本。 - 接下来,运行
./configure命令进行配置。 - 最后,运行
make命令来编译源代码,然后使用make install命令安装库。
2. 项目的使用说明
GNU FriBidi 是一个实现了 Unicode 双向算法的库,主要用于支持阿拉伯语和希伯来语等需要双向文本排列的文本处理。它已被多个自由软件项目所采用,例如 Pango、AbiWord 和 MPlayer 等。
3. 项目 API 使用文档
以下是项目的主要 API 函数 fribidi_log2vis 的使用说明:
fribidi_boolean fribidi_log2vis(
/* 输入 */
FriBidiChar *str,
FriBidiStrIndex len,
FriBidiCharType *pbase_dir,
/* 输出 */
FriBidiChar *visual_str,
FriBidiStrIndex *position_L_to_V_list,
FriBidiStrIndex *position_V_to_L_list,
FriBidiLevel *embedding_level_list
)
str: Unicode 输入字符串。len: Unicode 字符串的长度。pbase_dir: 输入和输出基本方向。如果pbase_dir == FRIBIDI_TYPE_ON,则fribidi_log2vis()会根据双向算法自行计算基本方向。visual_str: 重排后的输出 Unicode 字符串。position_L_to_V_list: 逻辑字符串中的位置映射到视觉字符串中的位置。position_V_to_L_list: 视觉字符串中的位置映射到逻辑字符串中的位置。embedding_level_list: 返回每个字符的分类。偶数级别表示 LTR 字符,奇数级别表示 RTL 字符。
如果任何输出指针等于 NULL,则不计算该信息。
请注意,调用 fribidi_log2vis() 相当于依次调用以下三个函数:
fribidi_get_bidi_types()fribidi_get_par_embedding_levels_ex()fribidi_reorder_line()
4. 项目安装方式
GNU FriBidi 支持两种构建系统:GNU Build System 和 meson。以下是使用这两种方式的安装步骤:
使用 GNU Build System
- 下载并解压源代码。
- 在解压后的目录中,运行
./autogen.sh。 - 运行
./configure。 - 运行
make。 - 运行
make install。
使用 meson
- 下载并解压源代码。
- 在解压后的目录中,创建一个构建目录,例如
mkdir build。 - 进入构建目录,运行
meson ..。 - 运行
ninja。 - 运行
ninja install。
这样,您就可以成功安装 GNU FriBidi 并开始使用了。
登录后查看全文
热门项目推荐
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-1.5暂无简介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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
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
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
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++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210