DOSBox Pure 项目教程
2024-09-17 10:33:46作者:伍霜盼Ellen
1. 项目目录结构及介绍
DOSBox Pure 是一个用于 RetroArch/Libretro 的 DOS 游戏模拟器。以下是项目的目录结构及其介绍:
dosbox-pure/
├── images/
├── include/
├── jni/
├── libretro-common/
├── src/
├── .gitignore
├── .gitlab-ci.yml
├── DOSBOX-AUTHORS
├── DOSBOX-THANKS
├── LICENSE
├── Makefile
├── README.md
├── core_options.h
├── dosbox_pure_libretro.cpp
├── dosbox_pure_libretro.info
├── dosbox_pure_libretro.sln
├── dosbox_pure_libretro.vcxproj
├── dosbox_pure_libretro.vcxproj.filters
├── dosbox_pure_osd.h
├── dosbox_pure_run.h
├── keyb2joypad.cpp
├── keyb2joypad.h
目录结构介绍
- images/: 存放项目相关的图片资源。
- include/: 存放项目的头文件。
- jni/: 存放与 Java Native Interface (JNI) 相关的文件。
- libretro-common/: 存放与 Libretro 通用库相关的文件。
- src/: 存放项目的源代码文件。
- .gitignore: Git 忽略文件配置。
- .gitlab-ci.yml: GitLab CI/CD 配置文件。
- DOSBOX-AUTHORS: 项目作者列表。
- DOSBOX-THANKS: 感谢列表。
- LICENSE: 项目许可证文件。
- Makefile: 项目构建文件。
- README.md: 项目介绍和使用说明。
- core_options.h: 核心选项配置文件。
- dosbox_pure_libretro.cpp: DOSBox Pure 核心实现文件。
- dosbox_pure_libretro.info: DOSBox Pure 核心信息文件。
- dosbox_pure_libretro.sln: Visual Studio 解决方案文件。
- dosbox_pure_libretro.vcxproj: Visual Studio 项目文件。
- dosbox_pure_libretro.vcxproj.filters: Visual Studio 项目过滤器文件。
- dosbox_pure_osd.h: 屏幕显示 (OSD) 相关头文件。
- dosbox_pure_run.h: 运行相关头文件。
- keyb2joypad.cpp: 键盘到游戏手柄映射实现文件。
- keyb2joypad.h: 键盘到游戏手柄映射头文件。
2. 项目启动文件介绍
DOSBox Pure 项目的启动文件主要是 dosbox_pure_libretro.cpp
。这个文件包含了 DOSBox Pure 核心的主要实现代码,负责模拟 DOS 环境并运行 DOS 游戏。
启动文件介绍
- dosbox_pure_libretro.cpp: 这是 DOSBox Pure 的核心实现文件,包含了模拟 DOS 环境的所有逻辑。它通过 Libretro API 与 RetroArch 进行交互,处理游戏的加载、运行和输入输出。
3. 项目配置文件介绍
DOSBox Pure 项目的配置文件主要包括 core_options.h
和 dosbox_pure_libretro.info
。这些文件定义了核心的配置选项和信息。
配置文件介绍
-
core_options.h: 这个文件定义了 DOSBox Pure 核心的各种配置选项,包括视频、音频、输入等方面的设置。用户可以通过 RetroArch 的界面来调整这些选项。
-
dosbox_pure_libretro.info: 这个文件包含了 DOSBox Pure 核心的基本信息,如名称、版本、作者等。它还定义了核心支持的文件扩展名和 RetroArch 数据库的关联。
通过这些配置文件,用户可以自定义 DOSBox Pure 的行为,以适应不同的游戏需求。
以上是 DOSBox Pure 项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用这个项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0134AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
JavaWeb企业门户网站源码 - 企业级门户系统开发指南 中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
23
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
231
2.31 K

仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
112
78

React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
216
290

暂无简介
Dart
532
117

仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
122
93

🎉 (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
992
587

Ascend Extension for PyTorch
Python
74
103

仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
34
61

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
401