1.获取 v2rayNG

v2rayNG 是一个用于视觉推理（Visual Reasoning）的 Python 库，如果你已经使用过其他视觉推理工具（如 PyTorch、TensorFlow 等），但想尝试 Node.js 作为替代工具，可以使用 v2rayNG 来运行该库,以下是一个详细的安装和使用教程：

你可以从 GitHub仓库 下载并构建该项目。

---

直接从 GitHub 下载

1. 访问 GitHub仓库。
2. 点击“下载”按钮，选择“Raw”（直接从 GitHub 源码下载）。
3. 将下载的源代码提取到你感兴趣的存储位置（如 src）。
4. 编译源代码：

cd src
npm make

---

使用 Git 管理仓库

1. 在你的 Computer Vision 工作 directory 下找到仓库的分支（通常是 master）。
2. 运行 git checkout master。
3. 将仓库的源代码提取到你感兴趣的存储位置。

---

安装 v2rayNG

安装使用 Node.js 和 npm,具体步骤如下：

使用 Node.js 直接安装

npm install

使用 Node.js 和 npm 命令行安装

cd src
npm install --save-dev

使用 Docker 安装

docker run -p 522 5221 -p 3 31 -p 31 32 -p 32 33 --no-cache -d https://your-server:44388/v2rayng/src/src ${container image:FROM}

---

配置环境

为了确保安装正确，建议创建一个 Node.js 定位环境：

创建 Node.js 定位环境

1. 打开终端，运行以下命令：

   mkdir -p .node_modules

2. 运行以下命令设置 Node.js 定位：

   cd .node_modules
   npx node --version
   npm install -y -D .node_modules -D https://cdn.jsdelivr.net/npm/tarfile@2../dist/tarfile.d.ts -D https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tartool/tarfile@2../dist/tarfile.d.umd.ts

3. 现在你可以使用 npm 或者 nodejs 开始安装。

---

安装并配置

安装

cd src
npm install --save-dev

配置

1. 创建一个示例数据文件（.json）：

   cat examples/config.json | nano

   这个文件将包含以下内容：

   {
     "input": {
       "image_path": "/path/to/image.jpg",
       "boxes": [{
         "x": 1,
         "y": 1,
         "w": 1,
         "h": 1,
         "class": "car"
       }]
     },
     "question": {
       "text": "How many cars are in the image? Please explain.",
       "options": [{
         "text": "1", "count": 1
       }, {
         "text": "2", "count": 2
       }, {
         "text": "3", "count": 3
       }]
     }
   }

2. 在示例数据文件旁边创建另一个文件（.json）,包含以下内容：

   {
     "model": {
       "name": "v2ray NG",
       "version": ".1"
     }
   }

3. 将示例数据文件和模型文件保存到 src/configs/ 以下目录下方，并在 src/ 目录下创建一个 json 文件夹：

   mkdir src/configs
   mkdir src/configs/json

   然后在 src/configs/json/ 文件夹下创建示例数据文件和模型文件。

4. 在 Node.js 中调用以下命令开始安装：

   npm run dev

5. 打开 Node.js,运行以下命令查看安装结果：

   node --version

---

测试安装

1. 创建一个新文件（.json）：

   cat test_data.json | nano

2. 在示例数据文件旁边创建另一个文件（.json）,包含以下内容：

   {
     "model": {
       "name": "v2ray NG",
       "version": ".1"
     }
   }

3. 在 Node.js 中运行以下命令：

   node --version

   如果安装成功，输出会显示 v2ray NG: 0.1.

4. 运行以下命令查看模型：

   npm run dev --save-dev

---

执行示例查询

node src/models/v2ray NG.js

---

使用示例数据运行查询

node src/models/v2ray NG.js

输入示例数据文件和模型文件,运行查询结果。

---

优化和扩展

1. 调整配置以提高性能：

   • 修改 config.json 中的 options 列表以增加更多选项。
   • 添加 options 列表中的 count 值以增加搜索结果数量的限制。

2. 添加脚本：

   cat src/models/v2ray NG.js

   然后运行以下命令：

   npm run dev --save-dev
   node src/models/v2ray NG.js

---

手动配置

如果想手动配置,可以使用以下命令：

node src/configs/v2ray NG.js --save-dev

---

获取文档

如果您需要了解详细的文档，可以访问以下链接： https://github.com/yourusername/v2rayNG/docs

---

v2rayNG 是一个 Node.js 库，用于视觉推理，通过 Node.js 和 npm，你可以轻松安装并使用该库，安装完成后，可以通过 Node.js 中的命令行工具运行配置文件并进行查询。