Holo-Layer 开源项目教程
1、项目介绍
Holo-Layer 是一个基于 Emacs 的扩展项目,旨在提供一个高度可定制的图层系统,使用户能够轻松地在 Emacs 中创建和管理多个图层。每个图层可以包含不同的功能模块,如代码编辑、文件管理、终端模拟等。通过 Holo-Layer,用户可以根据自己的需求定制一个完全个性化的 Emacs 环境。
2、项目快速启动
安装依赖
在开始使用 Holo-Layer 之前,请确保你已经安装了 Emacs 和 Git。
# 安装 Emacs
sudo apt-get install emacs
# 安装 Git
sudo apt-get install git
克隆项目
使用 Git 克隆 Holo-Layer 项目到本地。
git clone https://github.com/manateelazycat/holo-layer.git
配置 Emacs
将以下配置添加到你的 Emacs 配置文件(通常是 ~/.emacs 或 ~/.emacs.d/init.el)中。
(add-to-list 'load-path "path/to/holo-layer")
(require 'holo-layer)
启动 Emacs
启动 Emacs 后,你可以通过以下命令加载 Holo-Layer。
M-x holo-layer-mode
3、应用案例和最佳实践
案例1:多图层管理
假设你需要在一个 Emacs 实例中同时管理多个项目。你可以为每个项目创建一个独立的图层,每个图层包含该项目所需的特定功能模块。例如,项目 A 可能需要代码编辑和版本控制,而项目 B 可能需要终端模拟和文件管理。
(holo-layer-create "Project A"
(holo-layer-add-module 'code-editing)
(holo-layer-add-module 'version-control))
(holo-layer-create "Project B"
(holo-layer-add-module 'terminal)
(holo-layer-add-module 'file-management))
案例2:自定义快捷键
你可以为每个图层定义自定义快捷键,以便快速切换和管理图层。
(holo-layer-define-key "Project A"
"C-c a" 'project-a-specific-command)
(holo-layer-define-key "Project B"
"C-c b" 'project-b-specific-command)
4、典型生态项目
1. Doom Emacs
Doom Emacs 是一个高度优化的 Emacs 配置框架,结合了 Holo-Layer 可以进一步提升 Emacs 的定制性和扩展性。
2. Spacemacs
Spacemacs 是另一个流行的 Emacs 配置框架,它强调通过键绑定和图层系统来提高工作效率。Holo-Layer 可以作为 Spacemacs 的一个补充,提供更细粒度的图层管理功能。
3. Org-mode
Org-mode 是 Emacs 中用于组织和规划任务的强大工具。通过 Holo-Layer,你可以为 Org-mode 创建一个专门的图层,包含所有与任务管理相关的功能模块。
通过这些生态项目的结合,Holo-Layer 可以进一步扩展其功能,为用户提供更加丰富和个性化的 Emacs 使用体验。
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
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
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
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!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00