Multiverse-Core 技术文档
2024-12-24 04:38:00作者:温玫谨Lighthearted
1. 安装指南
1.1 下载插件
Multiverse-Core 可以通过以下几种方式下载:
- Modrinth: 访问 Modrinth 下载最新版本。
- Hangar: 访问 Hangar 下载最新版本。
- BukkitDev: 访问 BukkitDev 下载最新版本。
- SpigotMC: 访问 SpigotMC 下载最新版本。
1.2 安装步骤
- 下载最新版本的 Multiverse-Core 插件。
- 将下载的
.jar文件放入服务器的plugins文件夹中。 - 启动服务器,插件将自动加载并生成配置文件。
- 根据需要配置
config.yml文件。
2. 项目的使用说明
2.1 基本功能
Multiverse-Core 提供了强大的世界管理功能,包括:
- 多世界管理: 创建、删除、加载和卸载世界。
- 世界属性配置: 自定义世界的生成参数,如生物群系、难度等。
- 世界传送: 支持玩家在不同世界之间传送。
2.2 子模块
Multiverse-Core 有多个子模块,提供了额外的功能:
- Multiverse-NetherPortals: 为每个主世界创建独立的下界和末地。
- Multiverse-Portals: 创建自定义传送门,传送到任意目的地。
- Multiverse-Inventories: 为每个世界或世界组分离玩家的统计数据和物品栏。
- Multiverse-SignPortals: 使用告示牌作为传送器。
2.3 常用命令
/mv create <世界名称> <世界类型>: 创建一个新的世界。/mv load <世界名称>: 加载一个已存在的世界。/mv unload <世界名称>: 卸载一个世界。/mv tp <玩家名称> <世界名称>: 将玩家传送到指定世界。
3. 项目API使用文档
3.1 API 概述
Multiverse-Core 提供了丰富的 API,允许开发者在其基础上构建自定义插件。API 主要包括以下功能:
- 世界管理: 创建、删除、加载和卸载世界。
- 传送管理: 控制玩家在不同世界之间的传送。
- 事件监听: 监听世界生成、加载、卸载等事件。
3.2 使用示例
以下是一个简单的示例,展示如何使用 Multiverse-Core API 创建一个新世界:
import com.onarandombox.MultiverseCore.MultiverseCore;
import com.onarandombox.MultiverseCore.api.MultiverseWorld;
import org.bukkit.plugin.java.JavaPlugin;
public class MyPlugin extends JavaPlugin {
@Override
public void onEnable() {
MultiverseCore core = (MultiverseCore) getServer().getPluginManager().getPlugin("Multiverse-Core");
if (core != null) {
MultiverseWorld newWorld = core.getMVWorldManager().addWorld("MyNewWorld", "NORMAL", null, null, null, null, false);
if (newWorld != null) {
getLogger().info("成功创建新世界: " + newWorld.getName());
}
}
}
}
4. 项目安装方式
4.1 通过 Gradle 构建
Multiverse-Core 可以通过 Gradle 进行构建。以下是构建步骤:
- 克隆项目仓库:
git clone https://github.com/Multiverse/Multiverse-Core.git - 进入项目目录:
cd Multiverse-Core - 使用 Gradle 构建项目:
./gradlew build - 构建完成后,生成的
.jar文件位于build/libs目录下。
4.2 手动安装
- 下载最新版本的 Multiverse-Core 插件。
- 将下载的
.jar文件放入服务器的plugins文件夹中。 - 启动服务器,插件将自动加载并生成配置文件。
通过以上步骤,您可以成功安装并使用 Multiverse-Core 插件,享受其强大的世界管理功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.18 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
325
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492