ForgeMultipart 项目安装与配置指南
2025-04-21 09:00:54作者:殷蕙予
1. 项目基础介绍
ForgeMultipart 是一个开源项目,它提供了一个 API,用于在 Minecraft 游戏的一个区块空间中动态地处理不同的功能性部分。这个项目主要用于 Minecraft 模组开发,可以帮助开发者创建具有多个功能的单一区块。项目主要使用 Scala 和 Java 编程语言。
2. 项目使用的关键技术和框架
- Scala 和 Java:项目的主体编程语言,用于实现 API 的功能和接口。
- Forge:Minecraft 的模组开发框架,ForgeMultipart 需要在其上运行。
- CCL (CodeChickenLib):一个常用的 Minecraft 模组开发库,为项目提供了许多基础功能。
3. 项目安装和配置的准备工作
在开始安装和配置 ForgeMultipart 前,你需要确保以下准备工作已经完成:
- 安装 Java 开发环境(JDK)。
- 安装一个支持 Scala 的集成开发环境(IDE),如 Eclipse。
- 下载并安装 Minecraft Forge 开发版本。
- 下载并安装 CodeChickenLib。
项目安装和配置步骤
步骤 1:设置 IDE
- 打开你的 IDE(例如 Eclipse),创建一个新的项目。
- 右键点击项目,选择“Add Scala Nature”来添加 Scala 支持。
步骤 2:导入依赖
- 将下载的 Forge 和 CCL 的最新开发版本放入项目的
/libs/文件夹中。 - 在 IDE 中将这两个文件作为库链接到项目中。
步骤 3:配置项目
- 打开项目的
build.gradle文件(如果是其他构建系统,则打开相应的配置文件)。 - 确保在依赖项中包含 Forge 和 CCL。
- 配置项目的输出文件夹和其他构建设置。
步骤 4:编写和编译代码
- 在项目中创建一个新的 Java 类。
- 导入 ForgeMultipart API 和其他必要的类库。
- 编写你的模组代码,实现所需的功能。
- 使用 IDE 或构建工具编译项目。
步骤 5:测试和调试
- 运行 Minecraft,选择对应的 Forge 配置。
- 加载你的模组,并在游戏中测试其功能。
- 根据需要调试代码,修复可能出现的错误。
步骤 6:打包发布
- 使用 IDE 或构建工具将项目打包成可发布的格式(通常是 JAR 文件)。
- 将打包好的文件放入 Minecraft 的
/mods/文件夹中。
以上步骤为 ForgeMultipart 的基础安装和配置指南,根据你的具体需求和项目细节,可能需要进行适当的调整。
登录后查看全文
热门项目推荐
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-X1-7BSpark-Prover-X1-7B 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-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B 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).Dockerfile015
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
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
137
169
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
235
309
暂无简介
Dart
598
130
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++
631
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
688
🎉 (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
1.06 K
615
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
197
74
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
688