xmake-repo 开源项目安装与使用教程
2024-08-23 11:03:18作者:翟萌耘Ralph
项目概述
xmake-repo 是一个围绕 xmake 构建系统而设计的扩展仓库,它提供了丰富的第三方库和工具的集成支持。xmake 是一个轻量级的跨平台构建工具,旨在简化C/C++项目的编译与管理过程。本教程将引导您了解 xmake-repo 的核心组成部分,包括其目录结构、启动文件和配置文件,以便于高效地利用这个资源库。
1. 项目目录结构及介绍
xmake-repo 的目录结构通常遵循以下模式,以确保不同库之间的清晰组织:
xmake-repo/
|-- .gitignore # Git忽略文件
|-- LICENSE # 许可证文件
|-- README.md # 项目说明文档
|-- repos/ # 核心区域,存放各种第三方库的插件定义
| |-- libname # 每个子目录代表一个库的配置
| |-- xmake.lua # 库的具体配置文件
|-- scripts/ # 可能包含一些脚本或辅助工具
|-- xmake.lua # 主配置文件,全局配置xmake-repo的行为
- repos 目录是最关键的部分,其中包含了所有第三方库的集成配置。
- xmake.lua 位于根目录下,可能用于设置整个仓库的一些通用规则或环境变量。
2. 项目的启动文件介绍
在 xmake-repo 中,并没有传统意义上的单一“启动文件”。不过,当集成到xmake项目中时,启动的关键在于如何在你的项目中引用这些库。这通常是通过在你的项目目录中的 xmake.lua 文件里添加对 xmake-repo 中特定库的依赖来实现的。例如,如果你希望使用一个名为 libexample 的库,你将在自己的 xmake.lua 中这样写:
add_requires("libexample")
这里,虽然不是直接操作 xmake-repo 的某个启动文件,但上述代码是激活并开始使用仓库内库的出发点。
3. 项目的配置文件介绍
主配置文件 - xmake.lua
在仓库根目录下的 xmake.lua,尽管主要是为仓库本身设定通用选项而非直接应用层配置,但它仍然是理解仓库行为的关键。示例性的内容可能包括设置默认的API版本、路径前缀等。
库的配置文件 - xmake.lua(在 repos 目录下)
每个第三方库在其子目录内的 xmake.lua 文件中定义了自己的集成方式。这些文件包含了库的版本控制、下载地址、编译选项等关键信息。例如,在集成一个新库时,开发者会在该文件中指定如何拉取源码、如何编译以及必要的依赖项。这是自定义每项库集成的核心所在:
-- 假设在repos/libexample/xmake.lua中
target("libexample")
set_kind("static") -- 或者 "shared"
add_files("src/*.cpp")
on_load(function(target)
target:add("defines", "_SOME_DEFINE_")
end)
以上即是对 xmake-repo 相关模块的简要介绍,希望这份指南能够帮助您更好地理解和运用这一重要的开发资源。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Windows版Redis 5.0.14下载资源:高效内存数据库的完美Windows解决方案 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
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
392
3.89 K
暂无简介
Dart
671
156
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
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++
661
311
🎉 (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
1.2 K
654
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1