CUPS-Filters 开源项目指南
2024-08-24 16:23:32作者:柯茵沙
项目介绍
CUPS-Filters 是一个开源项目,旨在为 Common UNIX Printing System (CUPS) 提供一系列高级过滤器和转换工具。这些过滤器帮助处理来自各种不同打印语言(如 PostScript、PDF 等)的作业,确保它们可以被现代打印机正确理解和打印。项目不仅增强和扩展了CUPS的功能,还支持现代打印标准,如 PDF/Print 和 Mopria,使得跨平台的打印服务更加便捷和高效。
项目快速启动
要快速开始使用 CUPS-Filters,首先需要安装Git来克隆项目,以及确保你的系统具备编译和安装开源软件的基本环境,比如GCC和Make。
步骤一:获取源码
git clone https://github.com/OpenPrinting/cups-filters.git
步骤二:构建与安装
进入项目目录并执行以下命令以配置、编译和安装CUPS-Filters。
cd cups-filters
./configure
make
sudo make install
请注意,这可能需要root权限来完成安装过程。根据你的操作系统,可能还需要安装额外的开发库依赖。
应用案例和最佳实践
在实际部署中,CUPS-Filters常用于简化多打印机环境下的管理和驱动适配问题。例如,一个企业环境内有多种不同型号的打印机,通过配置CUPS并利用CUPS-Filters,可以实现统一的打印接口,减少对特定驱动程序的依赖。
最佳实践:
- 标准化打印流:通过配置CUPS-Filters将所有打印作业转化为通用格式(如PDF),从而提高兼容性。
- 效率优化:利用其内置的优化功能,如双面打印设置,节约纸张资源。
典型生态项目
CUPS-Filters不仅仅独立存在,它还是开源打印生态系统中的重要组成部分。与CUPS和其他开源打印管理软件(如 cups-driverd, Print Manager等)紧密集成,提供了一套完整的解决方案:
- CUPS (Common UNIX Printing System):作为基础打印系统,CUPS-Filters增强了其对更多打印特性和设备的支持。
- OpenPrinting.org 推动的打印机数据库和PPD文件,确保CUPS-Filters与广泛的硬件设备无缝对接。
- Linux发行版集成:如Ubuntu、Debian等,默认包含了CUPS-Filters,强调了它在开源社区的重要地位,为用户提供开箱即用的打印体验。
通过这样的整合,CUPS-Filters促进了开源打印环境的稳定性和功能性,降低了维护成本,提升了用户体验。开发者和系统管理员可以依托这个强大的框架,轻松实现定制化的打印解决方案。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
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++
664
323
🎉 (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
1.21 K
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868