教程:kiftd 如何获取kiftd的源代码,及其简单的使用方式

本文介绍如何下载kiftd私有网盘软件的最新版源代码,包括从官网获取源代码资源库地址的方法,以及如何使用源代码进行编译和编辑的基本流程。适合初学者和开发者。

kiftd是一款开源的私有网盘软件,因此任何用户均能够自由地下载、查看、编译及修改kiftd的源代码——当然也可以对其修改后的版本进行再次分发。本文将介绍如何获取kiftd的最新版源代码及其基本的使用技巧,希望能对有需要的用户有所帮助!


下面进入正题:如何下载并使用kiftd源代码?

如何获取源代码一直是很多用户提到最多的问题。那么如何才能获取kiftd的最新版源代码呢?实际上,您可以从以下几个位置获取kiftd源代码资源库的地址:

1,官网入口,位于主页的功能展示图片的最后一张:

2,还是官网入口,位于主页的最下方部分:

3,当然,对于直接在官方资源库下载的用户而言,也可以从官方资源库下方的介绍文档中找到源代码资源库链接:

4,最后,在随每一份kiftd程序附带的《kiftd说明文档》中也标注了kiftd源代码资源库的位置:

其地址为:https://github.com/KOHGYLW/kiftd-sourceicon-default.png?t=N7T8https://github.com/KOHGYLW/kiftd-source 

注:如果哪天这个资源库移动了,上述四个位置的标注也会及时更新。

接下来,如何使用kiftd的源代码资源呢?

在进入kiftd源代码资源库后,您只需点击位于右上方的“Clone or download”按钮,之后选择“download zip”选项,即可下载源代码的完整zip压缩包(您如果安装了git客户端,也可以直接通过clone方式将该地址clone到本地):

可以将该压缩包解压在任意位置,解压后的文件即为完整的源代码,主要包含下列内容:

(随着版本的更新,这些文件可能会有细微的差别。截图为v1.0.10版本的源代码文件)

对于该源代码,最为简单的操作就是对其进行编译并得到一份kiftd程序。如果您已经安装了Maven,那么只需要进入该目录内并执行下列命令:

$ mvn install

示例:

上述命令执行成功后,您便可以在“target”文件夹内即可找到编译完成的jar程序。将该程序拷贝至主目录内(也就是target的上一级文件夹)就能开始使用kiftd了。

其功能与发行版的功能完全一致。

对于开发者而言可能更希望对源代码进行查看和修改。这也很简单,kiftd的全部Java部分源代码均位于“src”目录内,而全部前端源代码均位于“webContext”目录内。您可以直接打开这些文件并使用文本编辑器进行编辑。而更加常用的做法是将整个目录以“Java项目”的方式导入至您的IDE中以进行查看,例如使用Eclipse导入:

注意,由于这是一个Maven项目,因此在开始编辑之前必须先将其配置修改为自身的版本(例如修改JDK)。此外,还要确保所有资源被正确引入至本地中(详见POM文件),具体内容请搜索构建Maven的项目及本地资源导入的相关内容。如果您的项目出现问题,请再次检查pom.xml中声明的外部资源是否全部正确下载至本地。如有下载失败的资源,请将其清理后重新下载。

将项目准备完成后,从哪里开始呢?


请在源代码中找到该类:
kohgylw.kiftd.mc.MC
这是kiftd应用的入口——之所以起名为“MC”就是因为它是kiftd的主类(Main Class),其中的main方法即为入口方法。从这里开始启动,您就能运行kiftd了。您可以从此开始,逐步阅读并了解kiftd的工作原理。

以上便是kiftd源代码的获取方式以及其简单的使用流程,整个过程并不复杂,相信无论是刚刚入门的开发者还是经验丰富的工程师均能够轻松完成并开始接下来的操作了。

内容概要:本文详细比较了GPU、TPU专用AI芯片在大模型推理优化方面的性能、成本及适用场景。GPU以其强大的并行计算能力和高带宽显存,适用于多种类型的神经网络模型和计算任务,尤其适合快速原型开发和边缘计算设备。TPU专为机器学习设计,擅长处理大规模矩阵运算密集型任务,如Transformer模型的推理,具有高吞吐量和低延迟特性,适用于自然语言处理和大规模数据中心的推理任务。专用AI芯片通过高度定制化架构,针对特定神经网络模型进行优化,如卷积神经网络(CNN),在处理特定任务时表现出色,同时具备低功耗和高能效比的优势,适用于边缘计算设备。文章还介绍了各自的优化工具和框架,如CUDA、TensorRT、TPU编译器等,并从硬件成本、运营成本和开发成本三个角度进行了成本对比。 适合人群:从事人工智能、深度学习领域的研究人员和技术人员,尤其是对大模型推理优化感兴趣的读者。 使用场景及目标:①帮助读者理解GPU、TPU和专用AI芯片在大模型推理中的优缺点;②为选择适合的硬件平台提供参考依据,以实现最优的推理性能和成本效益;③介绍各种优化工具和框架,帮助开发者高效部署和优化模型。 其他说明:本文不仅涵盖了硬件架构特性,还深入探讨了优化技术和应用场景,旨在为读者提供全面的技术参考。在选择硬件平台时,需综合考虑具体任务需求、预算限制及开发资源等因素。
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