[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"tool-broadinstitute--keras-rcnn":3,"similar-broadinstitute--keras-rcnn":96},{"id":4,"github_repo":5,"name":6,"description_en":7,"description_zh":8,"ai_summary_zh":8,"readme_en":9,"readme_zh":10,"quickstart_zh":11,"use_case_zh":12,"hero_image_url":13,"owner_login":14,"owner_name":15,"owner_avatar_url":16,"owner_bio":17,"owner_company":18,"owner_location":18,"owner_email":18,"owner_twitter":14,"owner_website":19,"owner_url":20,"languages":21,"stars":26,"forks":27,"last_commit_at":28,"license":29,"difficulty_score":30,"env_os":31,"env_gpu":32,"env_ram":33,"env_deps":34,"category_tags":43,"github_topics":46,"view_count":53,"oss_zip_url":18,"oss_zip_packed_at":18,"status":54,"created_at":55,"updated_at":56,"faqs":57,"releases":87},6972,"broadinstitute\u002Fkeras-rcnn","keras-rcnn","Keras package for region-based convolutional neural networks (RCNNs)","keras-rcnn 是一个专为 Keras 框架设计的开源工具包，旨在简化基于区域的卷积神经网络（RCNN）的构建与训练流程。它主要解决了在深度学习中进行高精度物体检测时，模型搭建复杂、数据预处理繁琐以及依赖配置困难等痛点，让开发者能够更专注于算法逻辑而非底层实现。\n\n该工具特别适合具有一定 Python 基础的 AI 开发者、计算机视觉研究人员以及希望快速验证目标检测想法的学生群体。通过 keras-rcnn，用户只需几行代码即可完成从数据加载、生成器配置到模型编译和训练的全过程。其独特的技术亮点在于提供了高度模块化的组件，包括灵活的数据字典加载机制和内置的可视化辅助函数，支持用户轻松自定义检测类别（如圆形、矩形等）并直观查看边界框结果。此外，它与 TensorFlow 及 Keras 生态紧密集成，确保了在标准环境下的稳定运行。无论是用于学术研究还是工程原型开发，keras-rcnn 都能为用户提供一条高效、清晰的目标检测实现路径。","Keras-RCNN\n==========\n\n.. image:: https:\u002F\u002Ftravis-ci.org\u002Fbroadinstitute\u002Fkeras-rcnn.svg?branch=master\n    :target: https:\u002F\u002Ftravis-ci.org\u002Fbroadinstitute\u002Fkeras-rcnn\n\n.. image:: https:\u002F\u002Fcodecov.io\u002Fgh\u002Fbroadinstitute\u002Fkeras-rcnn\u002Fbranch\u002Fmaster\u002Fgraph\u002Fbadge.svg\n    :target: https:\u002F\u002Fcodecov.io\u002Fgh\u002Fbroadinstitute\u002Fkeras-rcnn\n\nkeras-rcnn is *the* Keras package for region-based convolutional\nneural networks.\n\nRequirements\n---------------\nPython 3\n\nkeras-resnet==0.2.0\n\nnumpy==1.16.2\n\ntensorflow==1.13.1\n\nKeras==2.2.4\n\nscikit-image==0.15.0\n\n\nGetting Started\n---------------\n\nLet’s read and inspect some data:\n\n.. code:: python\n\n    training_dictionary, test_dictionary = keras_rcnn.datasets.shape.load_data()\n\n    categories = {\"circle\": 1, \"rectangle\": 2, \"triangle\": 3}\n\n    generator = keras_rcnn.preprocessing.ObjectDetectionGenerator()\n\n    generator = generator.flow_from_dictionary(\n        dictionary=training_dictionary,\n        categories=categories,\n        target_size=(224, 224)\n    )\n\n    validation_data = keras_rcnn.preprocessing.ObjectDetectionGenerator()\n\n    validation_data = validation_data.flow_from_dictionary(\n        dictionary=test_dictionary,\n        categories=categories,\n        target_size=(224, 224)\n    )\n\n    target, _ = generator.next()\n    \n    target_bounding_boxes, target_categories, target_images, target_masks, target_metadata = target\n\n    target_bounding_boxes = numpy.squeeze(target_bounding_boxes)\n\n    target_images = numpy.squeeze(target_images)\n\n    target_categories = numpy.argmax(target_categories, -1)\n\n    target_categories = numpy.squeeze(target_categories)\n\n    keras_rcnn.utils.show_bounding_boxes(target_images, target_bounding_boxes, target_categories)\n\n\nLet’s create an RCNN instance:\n\n.. code:: python\n\n    model = keras_rcnn.models.RCNN((224, 224, 3), [\"circle\", \"rectangle\", \"triangle\"])\n\nand pass our preferred optimizer to the `compile` method:\n\n.. code:: python\n\n    optimizer = keras.optimizers.Adam(0.0001)\n\n    model.compile(optimizer)\n\nFinally, let’s use the `fit_generator` method to train our network:\n\n.. code:: python\n\n    model.fit_generator(    \n        epochs=10,\n        generator=generator,\n        validation_data=validation_data\n    )\n\nExternal Data\n-------------\n\nThe data is made up of a list of dictionaries corresponding to images. \n\n* For each image, add a dictionary with keys 'image', 'objects'\n    * 'image' is a dictionary, which contains keys 'checksum', 'pathname', and 'shape'\n        * 'checksum' is the md5 checksum of the image\n        * 'pathname' is the pathname of the image, put in full pathname\n        * 'shape' is a dictionary with keys 'r', 'c', and 'channels'\n            * 'c': number of columns\n            * 'r': number of rows\n            * 'channels': number of channels\n    * 'objects' is a list of dictionaries, where each dictionary has keys 'bounding_box', 'category'\n        * 'bounding_box' is a dictionary with keys 'minimum' and 'maximum'\n            * 'minimum': dictionary with keys 'r' and 'c'\n                * 'r': smallest bounding box row\n                * 'c': smallest bounding box column\n            * 'maximum': dictionary with keys 'r' and 'c'\n                * 'r': largest bounding box row\n                * 'c': largest bounding box column\n        * 'category' is a string denoting the class name\n\nSuppose this data is save in a file called training.json. To load data,\n\n.. code:: python\n\n    import json\n\n    with open('training.json') as f:\n        d = json.load(f)\n\n\nSlack\n-----\n\nWe’ve been meeting in the #keras-rcnn channel on the keras.io Slack\nserver. \n\nYou can join the server by inviting yourself from the following website:\n\nhttps:\u002F\u002Fkeras-slack-autojoin.herokuapp.com\u002F\n","Keras-RCNN\n==========\n\n.. image:: https:\u002F\u002Ftravis-ci.org\u002Fbroadinstitute\u002Fkeras-rcnn.svg?branch=master\n    :target: https:\u002F\u002Ftravis-ci.org\u002Fbroadinstitute\u002Fkeras-rcnn\n\n.. image:: https:\u002F\u002Fcodecov.io\u002Fgh\u002Fbroadinstitute\u002Fkeras-rcnn\u002Fbranch\u002Fmaster\u002Fgraph\u002Fbadge.svg\n    :target: https:\u002F\u002Fcodecov.io\u002Fgh\u002Fbroadinstitute\u002Fkeras-rcnn\n\nkeras-rcnn 是用于基于区域的卷积神经网络的 Keras 包。\n\n要求\n---------------\nPython 3\n\nkeras-resnet==0.2.0\n\nnumpy==1.16.2\n\ntensorflow==1.13.1\n\nKeras==2.2.4\n\nscikit-image==0.15.0\n\n\n快速入门\n---------------\n\n让我们读取并检查一些数据：\n\n.. code:: python\n\n    training_dictionary, test_dictionary = keras_rcnn.datasets.shape.load_data()\n\n    categories = {\"circle\": 1, \"rectangle\": 2, \"triangle\": 3}\n\n    generator = keras_rcnn.preprocessing.ObjectDetectionGenerator()\n\n    generator = generator.flow_from_dictionary(\n        dictionary=training_dictionary,\n        categories=categories,\n        target_size=(224, 224)\n    )\n\n    validation_data = keras_rcnn.preprocessing.ObjectDetectionGenerator()\n\n    validation_data = validation_data.flow_from_dictionary(\n        dictionary=test_dictionary,\n        categories=categories,\n        target_size=(224, 224)\n    )\n\n    target, _ = generator.next()\n    \n    target_bounding_boxes, target_categories, target_images, target_masks, target_metadata = target\n\n    target_bounding_boxes = numpy.squeeze(target_bounding_boxes)\n\n    target_images = numpy.squeeze(target_images)\n\n    target_categories = numpy.argmax(target_categories, -1)\n\n    target_categories = numpy.squeeze(target_categories)\n\n    keras_rcnn.utils.show_bounding_boxes(target_images, target_bounding_boxes, target_categories)\n\n\n让我们创建一个 RCNN 实例：\n\n.. code:: python\n\n    model = keras_rcnn.models.RCNN((224, 224, 3), [\"circle\", \"rectangle\", \"triangle\"])\n\n并将我们首选的优化器传递给 `compile` 方法：\n\n.. code:: python\n\n    optimizer = keras.optimizers.Adam(0.0001)\n\n    model.compile(optimizer)\n\n最后，让我们使用 `fit_generator` 方法来训练我们的网络：\n\n.. code:: python\n\n    model.fit_generator(    \n        epochs=10,\n        generator=generator,\n        validation_data=validation_data\n    )\n\n外部数据\n-------------\n\n数据由与图像对应的字典列表组成。\n\n* 对于每张图像，添加一个包含键 'image' 和 'objects' 的字典：\n    * 'image' 是一个字典，包含键 'checksum'、'pathname' 和 'shape'：\n        * 'checksum' 是图像的 md5 校验和\n        * 'pathname' 是图像的完整路径\n        * 'shape' 是一个包含键 'r'、'c' 和 'channels' 的字典：\n            * 'c': 列数\n            * 'r': 行数\n            * 'channels': 通道数\n    * 'objects' 是一个字典列表，其中每个字典包含键 'bounding_box' 和 'category'：\n        * 'bounding_box' 是一个字典，包含键 'minimum' 和 'maximum'：\n            * 'minimum': 一个字典，包含键 'r' 和 'c'：\n                * 'r': 最小边界框的行号\n                * 'c': 最小边界框的列号\n            * 'maximum': 一个字典，包含键 'r' 和 'c'：\n                * 'r': 最大边界框的行号\n                * 'c': 最大边界框的列号\n        * 'category' 是表示类别名称的字符串\n\n假设这些数据保存在一个名为 training.json 的文件中。要加载数据，\n\n.. code:: python\n\n    import json\n\n    with open('training.json') as f:\n        d = json.load(f)\n\n\nSlack\n-----\n\n我们一直在 keras.io Slack 服务器上的 #keras-rcnn 频道中开会。\n\n您可以通过以下网站自行邀请加入该服务器：\n\nhttps:\u002F\u002Fkeras-slack-autojoin.herokuapp.com\u002F","# Keras-RCNN 快速上手指南\n\nKeras-RCNN 是专为 Keras 设计的基于区域的卷积神经网络（Region-based Convolutional Neural Networks）包，用于目标检测任务。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的系统满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Linux \u002F macOS \u002F Windows\n*   **Python 版本**：Python 3\n*   **核心依赖**：\n    *   `tensorflow==1.13.1`\n    *   `Keras==2.2.4`\n    *   `keras-resnet==0.2.0`\n    *   `numpy==1.16.2`\n    *   `scikit-image==0.15.0`\n\n> **注意**：该工具对特定版本的依赖较为严格，建议创建独立的虚拟环境以避免冲突。\n\n## 安装步骤\n\n推荐使用 `pip` 进行安装。国内开发者可使用清华或阿里镜像源加速下载。\n\n1.  **创建并激活虚拟环境**（可选但推荐）：\n    ```bash\n    python -m venv keras_rcnn_env\n    source keras_rcnn_env\u002Fbin\u002Factivate  # Windows 使用: keras_rcnn_env\\Scripts\\activate\n    ```\n\n2.  **安装依赖包**：\n    由于版本锁定严格，建议直接安装指定版本：\n    ```bash\n    pip install -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple tensorflow==1.13.1 Keras==2.2.4 keras-resnet==0.2.0 numpy==1.16.2 scikit-image==0.15.0\n    ```\n\n3.  **安装 Keras-RCNN**：\n    目前主要通过源码安装：\n    ```bash\n    pip install -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbroadinstitute\u002Fkeras-rcnn.git\n    ```\n\n## 基本使用\n\n以下是最简单的使用流程，涵盖数据加载、模型构建与训练。\n\n### 1. 加载数据与预处理\n\n使用内置的形状数据集进行演示，并配置数据生成器。\n\n```python\nimport numpy\nimport keras_rcnn.datasets.shape\nimport keras_rcnn.preprocessing\nimport keras_rcnn.utils\n\n# 加载示例数据\ntraining_dictionary, test_dictionary = keras_rcnn.datasets.shape.load_data()\n\n# 定义类别映射\ncategories = {\"circle\": 1, \"rectangle\": 2, \"triangle\": 3}\n\n# 创建训练数据生成器\ngenerator = keras_rcnn.preprocessing.ObjectDetectionGenerator()\ngenerator = generator.flow_from_dictionary(\n    dictionary=training_dictionary,\n    categories=categories,\n    target_size=(224, 224)\n)\n\n# 创建验证数据生成器\nvalidation_data = keras_rcnn.preprocessing.ObjectDetectionGenerator()\nvalidation_data = validation_data.flow_from_dictionary(\n    dictionary=test_dictionary,\n    categories=categories,\n    target_size=(224, 224)\n)\n\n#  inspect 数据（可选）\ntarget, _ = generator.next()\ntarget_bounding_boxes, target_categories, target_images, target_masks, target_metadata = target\n\ntarget_bounding_boxes = numpy.squeeze(target_bounding_boxes)\ntarget_images = numpy.squeeze(target_images)\ntarget_categories = numpy.argmax(target_categories, -1)\ntarget_categories = numpy.squeeze(target_categories)\n\nkeras_rcnn.utils.show_bounding_boxes(target_images, target_bounding_boxes, target_categories)\n```\n\n### 2. 构建模型\n\n初始化 RCNN 模型，指定输入形状和类别列表。\n\n```python\nimport keras_rcnn.models\n\n# 创建模型实例\nmodel = keras_rcnn.models.RCNN((224, 224, 3), [\"circle\", \"rectangle\", \"triangle\"])\n```\n\n### 3. 编译与训练\n\n配置优化器并开始训练。\n\n```python\nimport keras.optimizers\n\n# 配置优化器\noptimizer = keras.optimizers.Adam(0.0001)\n\n# 编译模型\nmodel.compile(optimizer)\n\n# 开始训练\nmodel.fit_generator(    \n    epochs=10,\n    generator=generator,\n    validation_data=validation_data\n)\n```\n\n### 关于外部数据格式\n\n如果您需要使用自己的数据集，数据需组织为字典列表（通常保存为 JSON 文件）。每个图像条目应包含 `image`（含路径、校验和、形状）和 `objects`（含边界框坐标及类别名称）字段。\n\n加载自定义数据的示例：\n\n```python\nimport json\n\nwith open('training.json') as f:\n    d = json.load(f)\n```","某医疗影像初创团队正致力于开发一套自动识别肺部 CT 扫描中结节（圆形）、肿块（不规则形）及钙化点（高亮斑点）的辅助诊断系统。\n\n### 没有 keras-rcnn 时\n- **底层架构搭建繁琐**：团队需从零编写 Region Proposal Network (RPN) 和 ROI Pooling 层代码，极易因维度对齐错误导致模型无法收敛。\n- **数据预处理门槛高**：缺乏统一的生成器，工程师需手动编写复杂脚本将标注好的边界框坐标转换为模型所需的张量格式，耗时且易出错。\n- **调试周期漫长**：由于 Keras 原生不支持完整的 RCNN 流程，排查是数据加载问题还是网络结构缺陷往往需要数天时间。\n- **依赖管理混乱**：自行拼凑 TensorFlow、Keras 与图像处理库时，常遭遇版本冲突，导致开发环境频繁崩溃。\n\n### 使用 keras-rcnn 后\n- **开箱即用的模型架构**：直接调用 `keras_rcnn.models.RCNN` 即可构建包含特征提取与区域建议的标准网络，将核心算法开发时间从数周缩短至几小时。\n- **标准化数据流处理**：利用 `ObjectDetectionGenerator` 配合字典格式的标注文件，自动完成图像缩放、边界框归一化及类别编码，彻底解放人力。\n- **训练流程清晰透明**：通过标准的 `fit_generator` 接口即可启动端到端训练，并能快速可视化预测结果（如 `show_bounding_boxes`），即时验证模型效果。\n- **环境稳定可靠**：工具明确锁定了 keras-resnet、numpy 等关键依赖版本，确保团队在统一的稳定环境中协作，避免兼容性陷阱。\n\nkeras-rcnn 通过将复杂的区域卷积神经网络封装为简洁的 Keras 接口，让医疗团队能专注于病灶识别算法的优化而非底层框架的重复造轮子。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fbroadinstitute_keras-rcnn_024ec91d.png","broadinstitute","Broad Institute","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fbroadinstitute_3da02ae0.png","Broad Institute of MIT and Harvard",null,"http:\u002F\u002Fwww.broadinstitute.org\u002F","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbroadinstitute",[22],{"name":23,"color":24,"percentage":25},"Python","#3572A5",100,556,220,"2026-02-11T12:45:09","NOASSERTION",4,"","未说明（基于 TensorFlow 1.13.1，通常支持 CUDA 10.0，但 README 未明确指定）","未说明",{"notes":35,"python":36,"dependencies":37},"该工具基于较旧的 TensorFlow 1.13.1 和 Keras 2.2.4 版本，与现代深度学习环境可能存在兼容性问题。README 中未明确提及操作系统、GPU 具体型号及内存需求。数据需预处理为特定的字典格式（包含图像路径、校验和、边界框及类别信息）。","3",[38,39,40,41,42],"keras-resnet==0.2.0","numpy==1.16.2","tensorflow==1.13.1","Keras==2.2.4","scikit-image==0.15.0",[44,45],"开发框架","图像",[47,48,49,50,51,52],"deep-learning","theano","tensorflow","cntk","object-detection","image-segmentation",2,"ready","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-13T06:12:24.486045",[58,63,68,73,78,83],{"id":59,"question_zh":60,"answer_zh":61,"source_url":62},31417,"初始化 RCNN 模型时出现 'TypeError: object of type 'int' has no len()' 错误怎么办？","该错误通常是因为传递给 RCNN 模型的类别参数（categories）格式不正确。RCNN 的构造函数期望接收一个类别名称的列表（例如 [\"circle\", \"rectangle\"]），而不是整数或字典。请确保调用方式为 `RCNN(input_shape, [\"class1\", \"class2\"])`。如果问题仍然存在，建议卸载当前版本并从 GitHub 源码重新安装：`pip install git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbroadinstitute\u002Fkeras-rcnn.git`，以确保使用最新修复的代码。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbroadinstitute\u002Fkeras-rcnn\u002Fissues\u002F182",{"id":64,"question_zh":65,"answer_zh":66,"source_url":67},31418,"运行代码时提示 '__init__() missing 1 required positional argument: regions_of_interest' 错误如何解决？","这通常是由于安装的 keras-rcnn 版本过旧或与当前代码示例不匹配导致的。解决方法是卸载现有的 keras-rcnn 和 keras 包，然后直接从 GitHub 仓库安装最新版本。具体命令为：先执行 `pip uninstall keras-rcnn keras`，然后执行 `pip install git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbroadinstitute\u002Fkeras-rcnn.git`。此外，确保使用的是 Python 3.6 及以上版本，避免在 Jupyter 环境中因缓存导致的版本冲突。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbroadinstitute\u002Fkeras-rcnn\u002Fissues\u002F177",{"id":69,"question_zh":70,"answer_zh":71,"source_url":72},31419,"在 Keras 中使用 TimeDistributed(BatchNormalization()) 时，均值和方差为什么不更新？","这是一个已知问题，早期版本的 Keras 中 `TimeDistributed` 包装 `BatchNormalization` 会导致移动均值和方差无法正确更新。解决方案是升级 Keras 到最新版本。在新版本中，该问题已修复，可以直接使用 `TimeDistributed(BatchNormalization())`。如果无法升级，可以尝试调整轴参数作为变通方案，但官方推荐直接更新 Keras 以获得正确的行为和支持。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbroadinstitute\u002Fkeras-rcnn\u002Fissues\u002F42",{"id":74,"question_zh":75,"answer_zh":76,"source_url":77},31420,"如何将 RPN（区域提议网络）实现为 Keras 层而不是模型？","虽然默认实现中 RPN 被实例化为模型，但用户可以将其自定义为 Keras 层以提高模块化程度。可以通过继承 `keras.engine.topology.Layer` 类来实现。在 `__init__` 方法中定义锚点数量，在 `build` 方法中计算通道数（分类数 + 回归数），并在 `call` 方法中实现前向传播逻辑。注意，后续的全连接层如果需要针对每个提议进行操作，应配合使用 `TimeDistributed` 层。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbroadinstitute\u002Fkeras-rcnn\u002Fissues\u002F7",{"id":79,"question_zh":80,"answer_zh":81,"source_url":82},31421,"图像放大时，Mask（掩码）裁剪出现越界错误如何处理？","当图像被放大时，边界框的坐标可能会超出原始图像范围，导致直接使用这些坐标裁剪 Mask 时出错。正确的处理流程应该是：首先对 Mask 进行与图像相同的缩放（rescale），然后再使用缩放后的边界框坐标进行裁剪（crop），最后如有需要再调整大小。这确保了裁剪操作始终在有效的像素范围内进行。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbroadinstitute\u002Fkeras-rcnn\u002Fissues\u002F188",{"id":84,"question_zh":85,"answer_zh":86,"source_url":77},31422,"在处理每个区域提议（proposal）时，如何正确应用全连接层？","在对每个区域提议应用全连接层（如分类和回归头）时，必须使用 Keras 的 `TimeDistributed` 层包裹这些密集层（Dense layers）。这是因为输入数据包含多个提议，需要独立地对每个提议进行处理。例如，代码应写为 `y = TimeDistributed(Dense(4096))(y)`，紧接着再接 `TimeDistributed(Dense(classes, activation=\"softmax\"))` 等，以确保维度匹配且逻辑正确。",[88,92],{"id":89,"version":90,"summary_zh":18,"released_at":91},231141,"v0.0.2","2017-06-26T17:01:33",{"id":93,"version":94,"summary_zh":18,"released_at":95},231142,"v0.0.1","2017-06-02T20:39:50",[97,108,116,125,133,142],{"id":98,"name":99,"github_repo":100,"description_zh":101,"stars":102,"difficulty_score":103,"last_commit_at":104,"category_tags":105,"status":54},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows 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