【亲测免费】 Uperf-Game-Turbo 项目使用教程
1. 项目介绍
Uperf-Game-Turbo 是一个 Android 用户态性能控制器,旨在动态调整系统性能参数以优化游戏和日常应用的性能。该项目通过识别不同的使用场景,动态设定参数来控制性能释放,支持所有 sysfs 节点,并能够动态绑定正在操作的 APP 的 UI 相关线程到大核集群。Uperf-Game-Turbo 还从 Linux 层面读取 Android 的触摸屏输入信号,识别点击和滑动操作,主动采样系统负载,识别 APP 启动的瞬间重负载,并监听 cpuset 分组更新操作,识别正在操作的 APP 发生切换。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
- Android 6.0 及以上版本
- 已获取 ROOT 权限
- Magisk 版本不低于 18.0(可选)
2.2 安装步骤
2.2.1 使用 Magisk 安装
- 下载 Uperf-Game-Turbo 模块。
- 通过 Magisk Manager 刷入模块。
- 重启设备。
- 检查
/sdcard/Android/yc/uperf/uperf_log.txt文件,确认 uperf 是否正常自启动。
# 示例命令
adb pull /sdcard/Android/yc/uperf/uperf_log.txt
2.2.2 手动安装
- 下载 Uperf-Game-Turbo 模块。
- 手动解压缩到
/data/uperf目录。 - 修改
setup_uperf.sh、run_uperf.sh和initsvc_uperf.sh的权限为 755。 - 执行
setup_uperf.sh完成安装,检查输出信息是否有报错。 - 执行
run_uperf.sh启动 uperf,检查输出信息是否有报错。 - 打开
/data/cache/injector.log,检查 sfanalysis 注入是否成功。
# 示例命令
chmod 755 setup_uperf.sh run_uperf.sh initsvc_uperf.sh
./setup_uperf.sh
./run_uperf.sh
3. 应用案例和最佳实践
3.1 游戏性能优化
Uperf-Game-Turbo 通过动态调整 CPU 和 GPU 的性能参数,显著提升游戏性能。例如,在运行高负载游戏时,Uperf-Game-Turbo 可以自动将 CPU 频率提升到最大,确保游戏流畅运行。
3.2 日常应用优化
在日常使用中,Uperf-Game-Turbo 可以根据应用的使用情况动态调整性能参数,确保应用的流畅运行,同时避免不必要的功耗。例如,在浏览网页或观看视频时,Uperf-Game-Turbo 可以自动降低 CPU 频率,节省电量。
3.3 自定义配置
Uperf-Game-Turbo 支持自定义配置文件,用户可以根据自己的需求调整性能模式。例如,用户可以通过修改 /sdcard/Android/yc/uperf/cur_powermode.txt 文件来切换不同的性能模式。
# 示例命令
echo "powersave" > /sdcard/Android/yc/uperf/cur_powermode.txt
4. 典型生态项目
4.1 Magisk
Magisk 是一个用于 Android 设备的 ROOT 解决方案,Uperf-Game-Turbo 可以通过 Magisk 模块的方式进行安装和更新,方便用户管理和使用。
4.2 Scene 工具箱
Scene 工具箱是一个 Android 性能优化工具,Uperf-Game-Turbo 可以与 Scene 工具箱配合使用,进一步提升系统性能和用户体验。
4.3 KernelSU
KernelSU 是一个基于内核的 Android 权限管理工具,Uperf-Game-Turbo 可以通过 KernelSU 获取更高的系统权限,实现更深层次的性能优化。
通过以上模块的配合使用,Uperf-Game-Turbo 可以为用户提供更加个性化和高效的性能优化方案。
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
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!Kotlin08
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