CTCaer/hekate项目中的无触摸屏备份与EmuNand创建方案
2025-05-31 22:41:32作者:冯梦姬Eddie
在CTCaer/hekate项目中,用户提出了一个关于在无触摸屏环境下使用备份功能和创建EmuNand的需求。本文将详细介绍这一功能的技术实现方案。
背景介绍
CTCaer/hekate是一款功能强大的Nintendo Switch引导加载程序,提供了系统备份、EmuNand创建等多项实用功能。通常情况下,这些功能需要通过触摸屏界面进行操作,但在某些特殊应用场景下(如批量操作、远程控制等),用户可能需要在不依赖触摸屏的情况下完成这些操作。
技术解决方案
根据项目维护者的回复,系统已经提供了替代触摸屏操作的方案:
-
使用Joy-Con手柄操作:Hekate引导程序支持通过Joy-Con手柄进行导航和操作,用户可以通过手柄按键来完成原本需要触摸屏执行的功能。
-
脚本化操作:虽然原回复没有明确提及,但Hekate支持通过启动脚本实现自动化操作。用户可以创建包含特定命令的启动脚本,实现自动备份或创建EmuNand的功能。
实现细节
对于希望实现无触摸屏操作的用户,可以考虑以下两种方法:
Joy-Con手柄操作方案
- 连接Joy-Con手柄到Switch主机
- 使用方向键导航至所需功能选项
- 使用A键确认选择,B键返回上一级菜单
- 通过组合键实现特定功能(如音量键可用于调整选项)
脚本自动化方案
- 创建
hekate_ipl.ini配置文件 - 在配置文件中添加自动执行命令
- 示例脚本片段:
[config]
autoboot=0
autoboot_list=0
[Backup NAND]
payload=bootloader/payloads/backup.bin
注意事项
- 使用Joy-Con操作时,确保手柄已正确配对并连接
- 自动化脚本需要根据具体需求进行定制
- 执行关键操作(如NAND备份)前,建议确认存储设备有足够空间
- 无触摸屏操作可能无法完成所有功能,部分高级设置仍需界面交互
总结
CTCaer/hekate项目通过Joy-Con手柄支持和脚本化操作,为无触摸屏环境下的系统维护提供了可行的解决方案。用户可以根据实际需求选择适合的操作方式,实现NAND备份和EmuNand创建等关键功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
301
2.65 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
130
152
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
1.02 K
457
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++
610
196
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
230
307
暂无简介
Dart
593
129
🎉 (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
1.05 K
613
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,专门为Transformer模型的训练和推理而设计。
C++
48
77
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
360
2.43 K
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
155
205