【免费下载】 nvm-desktop 安装和配置指南
1. 项目基础介绍和主要编程语言
项目介绍
nvm-desktop 是一个用于管理多个活跃 Node.js 版本的桌面应用程序。通过这个应用程序,用户可以快速安装和使用不同版本的 Node.js,并且可以为每个项目单独设置 Node.js 版本。该项目的主要目标是简化 Node.js 版本管理,使得开发者能够更轻松地在不同项目之间切换 Node.js 版本。
主要编程语言
nvm-desktop 主要使用 Rust 语言编写,Rust 是一种系统编程语言,以其高性能和安全性著称。此外,该项目还使用了 JavaScript 和 TypeScript 来构建前端界面和逻辑。
2. 项目使用的关键技术和框架
关键技术
- Rust: 用于构建核心的 Node.js 版本管理功能。
- Electron: 用于构建跨平台的桌面应用程序。
- Node.js: 用于运行和测试应用程序。
- Vite: 用于前端项目的快速开发和构建。
- Tauri: 用于构建轻量级的桌面应用程序。
框架
- Electron: 提供了一个基于 Web 技术的桌面应用程序开发框架。
- Vite: 提供了一个现代化的前端构建工具,支持快速开发和热更新。
- Tauri: 提供了一个基于 Rust 的桌面应用程序框架,旨在提供高性能和安全性。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细安装步骤
准备工作
在开始安装 nvm-desktop 之前,请确保您的系统满足以下要求:
- 操作系统:Windows、macOS 或 Linux。
- 已安装 Node.js(建议版本为 14.x 或更高)。
- 已安装 Rust 编译器(建议版本为 1.50.0 或更高)。
- 已安装 Git(用于克隆项目仓库)。
详细安装步骤
步骤 1:克隆项目仓库
首先,使用 Git 克隆 nvm-desktop 项目仓库到本地:
git clone https://github.com/1111mp/nvm-desktop.git
cd nvm-desktop
步骤 2:安装依赖库
进入项目目录后,使用 npm 或 yarn 安装项目依赖库:
npm install
# 或者
yarn install
步骤 3:构建可执行文件
nvm-desktop 依赖于 nvmd-command 来提供智能识别 Node.js 版本的服务,因此需要先构建可执行文件。请参考项目文档中的 build-nvmd-command 部分来构建可执行文件。
步骤 4:配置环境变量
将 nvmd 可执行文件的路径添加到系统的环境变量中。对于 macOS 和 Linux 用户,可以在 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc 文件中添加以下内容:
export NVMD_DIR="$HOME/nvmd"
export PATH="$NVMD_DIR/bin:$PATH"
对于 Windows 用户,可以在系统环境变量中添加 %HOMEPATH%\nvmd\bin 到 PATH 变量中。
步骤 5:启动开发服务器
完成上述步骤后,您可以启动开发服务器进行开发和测试:
npm run start
# 或者
yarn start
步骤 6:构建和打包应用程序
如果您需要构建和打包应用程序,可以使用 electron-builder 进行打包:
npm run package
# 或者
yarn run package
打包完成后,生成的文件将位于 ./release/build 目录中。
总结
通过以上步骤,您已经成功安装并配置了 nvm-desktop 项目。现在您可以开始使用这个强大的工具来管理多个 Node.js 版本,并轻松地在不同项目之间切换版本。
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00