GoldenDict-ng 开源项目教程

GoldenDict-ng 开源项目教程

goldendict-ng The Next Generation GoldenDict goldendict-ng 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/go/goldendict-ng

1. 项目目录结构及介绍

GoldenDict-ng 是一个功能强大的字典查询程序,支持多种字典格式。以下是项目的目录结构及各目录的简要介绍:

  • cmake/:存放 CMake 构建系统的配置文件。
  • icons/:包含项目所需的图标资源。
  • locale/:存放项目多语言支持的相关文件。
  • redist/:包含需要重新分发的第三方库或资源。
  • src/:源代码目录,包含项目的核心功能。
  • thirdparty/:存放第三方依赖库的源代码。
  • tools/:包含项目开发过程中使用的一些工具脚本。
  • website/:存放项目网站相关的文件。
  • .github/:包含 GitHub Actions 工作流文件和其他 GitHub 相关的配置文件。
  • CMakeLists.txt:CMake 主配置文件,用于构建项目。
  • CODE_OF_CONDUCT.md:项目行为准则。
  • CONTRIBUTING.md:项目贡献指南。
  • CREDITS.txt:项目贡献者名单。
  • LICENSE.txt:项目许可证文件。
  • README.md:项目介绍和说明文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常是 src/ 目录下的主程序文件。在这个目录下,你可能找到以下文件:

  • main.cpp:程序入口文件,包含主要的程序逻辑。
  • golden_dict.cpp:可能包含项目的主要类和方法。
  • golden_dict.h:对应的头文件,定义了类和方法的接口。

要启动项目,你需要首先编译源代码,生成可执行文件。具体的编译步骤请参考项目文档或 CMakeLists.txt 文件。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常用于定义项目的行为和设置。以下是可能存在的配置文件及其作用:

  • CMakeLists.txt:这是项目的主要配置文件,用于定义构建过程和依赖项。在这个文件中,你可以设置编译选项、指定源文件和库文件等。
  • .clang-format.clang-tidy:这些文件用于配置 Clang 格式化和 Clang-Tidy 静态分析工具的行为。
  • .editorconfig:用于配置代码编辑器的通用设置,如缩进和换行符。
  • crowdin.yml:如果项目支持国际化,这个文件可能用于配置 Crowdin 服务的集成,用于翻译项目界面。

在开始开发或使用 GoldenDict-ng 之前,建议仔细阅读这些配置文件,以便了解如何调整项目的设置以满足你的需求。

goldendict-ng The Next Generation GoldenDict goldendict-ng 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/go/goldendict-ng

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/ddc62c5d4a5d Windows Mobile 是微软在 0200 年代至 2010 年代初推出的移动操作系统,曾广泛应用于智能手机和平板电脑。开发者可以借助各种库和框架为其开发功能丰富的应用,其中 “32feet.NET” 是一个开源的 .NET 库,专为 .NET Framework 和 .NET Compact Framework 提供蓝牙开发支持。它包含多个命名空间,例如 InTheHand.Devices.Bluetooth、InTheHand.Net.Personal 和 InTheHand.Phone.Bluetooth,用于实现蓝牙设备交互功能。 InTheHand.Devices.Bluetooth 命名空间用于执行基础蓝牙操作,比如扫描附近设备、建立连接以及发现蓝牙服务等。InTheHand.Net.Personal 提供了更高级的功能,例如创建个人区域网络(PAN)、文件传输和串行端口模拟,便于开发者开发跨设备的数据共享应用。而 InTheHand.Phone.Bluetooth 主要针对 Windows Phone 平台,支持蓝牙配对、消息收发和蓝牙耳机控制等功能,不过由于 Windows Mobile 已停止更新,该命名空间更多适用于旧设备或项目。 压缩包中的文件列表看似是维基页面的渲染文件,可能是关于 32feet.NET 的使用教程、API 参考或示例代码。文件名如 13632.html、563803.html 等可能是页面 ID,涵盖蓝牙设备搜索、连接和数据传输等不同主题。 使用 32feet.NET 进行蓝牙开发时,开发者需要注意以下几点:首先,确保开发环境已安装 .NET Framework 或 .NET Compact Framework,以及 32feet.NET
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d8a2bf0af1ac Mask R-CNN 是一种在实例分割任务中表现优异的深度学习模型,它融合了 Faster R-CNN 的目标检测功能和 CNN 的像素级分类能力,能够实现图像中每个目标的定位、识别与分割。本指南将指导你如何使用 Mask R-CNN 训练自定义数据集。 你需要准备包含图像(JPEG 或 PNG 格式)和标注文件(XML 或 JSON 格式)的数据集,标注文件需包含物体类别、坐标和掩模信息。数据集应按照 COCO 标准组织,分为训练集、验证集和可选的测试集。可以使用工具如 COCO API 或 labelme 将原始数据转换为 COCO 格式,并确保图像文件名与标注文件名一致且在同一目录下。通常按 8:2 或 9:1 的比例划分训练集和验证集。 从提供的压缩包中安装所需库。运行 pip install -r requirements.txt 安装依赖,包括 TensorFlow、Keras、Cython、COCO API 等。 修改 train_test.py 和 test_model.py 中的路径,使其指向你的数据集目录,确保 ROOT_DIR 指向数据集根目录,ANNOTATION_DIR 指向标注文件所在目录。在 config.py 中根据硬件资源和训练目标调整学习率、批大小、迭代次数等参数。 运行 train_test.py 开始训练。训练时会加载预训练权重并进行微调,期间会定期保存模型,便于评估和恢复。 使用 test_model.py 或 test.py 对模型进行验证和测试。这些脚本会加载保存的模型权重,将其应用于新图像并生成预测结果。 预测结果为二进制掩模,需进一步处理为可读图像。可借助 COCO API 或自定义脚本将掩模合并到原始图像上,生成可视化结果。 若模型性
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