RcloneBrowser 使用教程
1. 项目介绍
RcloneBrowser 是一个简单易用的跨平台图形用户界面(GUI),专为 rclone 命令行工具设计。它支持 Windows、macOS、GNU/Linux 以及 BSD 家族的操作系统。RcloneBrowser 允许用户浏览和修改任何 rclone 远程存储,包括加密的存储。它使用与 rclone 相同的配置文件,无需额外的配置。
2. 项目快速启动
2.1 安装依赖
在开始之前,确保你已经安装了以下依赖:
- Git
- CMake
- Qt 5.13.2 或更高版本
- Visual Studio 2019 或更高版本(仅限 Windows)
2.2 克隆项目
首先,克隆 RcloneBrowser 项目到本地:
git clone https://github.com/kapitainsky/RcloneBrowser.git
cd RcloneBrowser
2.3 构建项目
2.3.1 Windows
在 Windows 上,使用以下命令进行构建:
mkdir build
cd build
cmake -G "Visual Studio 16 2019" -A x64 -DCMAKE_CONFIGURATION_TYPES="Release" -DCMAKE_PREFIX_PATH=c:\Qt\5.13.2\msvc2017_64
cmake --build . --config Release
c:\Qt\5.13.2\msvc2017_64\bin\windeployqt.exe --no-translations --no-angle --no-compiler-runtime --no-svg ".\build\Release\RcloneBrowser.exe"
2.3.2 macOS 和 Linux
在 macOS 和 Linux 上,使用以下命令进行构建:
mkdir build
cd build
cmake ..
make
2.4 运行 RcloneBrowser
构建完成后,你可以在 build/Release 目录下找到 RcloneBrowser 的可执行文件,直接运行即可。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 文件同步
RcloneBrowser 可以用于将本地文件同步到云存储服务,如 Google Drive、Dropbox 等。通过简单的拖放操作,你可以轻松地将文件上传到远程存储。
3.2 加密存储
如果你需要对存储在云端的文件进行加密,RcloneBrowser 支持 rclone 的加密功能。你可以创建一个加密的远程存储,并将文件上传到该存储中。
3.3 多仓库管理
RcloneBrowser 支持在多个标签页中同时管理多个远程存储仓库。这对于需要同时管理多个云存储账户的用户非常有用。
4. 典型生态项目
4.1 rclone
RcloneBrowser 是基于 rclone 命令行工具开发的 GUI 工具。rclone 是一个强大的命令行工具,支持多种云存储服务,包括 Google Drive、Amazon S3、Dropbox 等。
4.2 Qt
RcloneBrowser 使用 Qt 框架进行开发,Qt 是一个跨平台的 C++ 图形用户界面库,广泛用于开发桌面应用程序。
4.3 CMake
RcloneBrowser 使用 CMake 进行项目构建。CMake 是一个跨平台的构建系统,支持多种编译器和操作系统。
通过以上步骤,你可以快速上手并使用 RcloneBrowser 进行云存储管理。希望这篇教程对你有所帮助!
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