osu-framework 2025.129.0版本技术解析
项目简介
osu-framework是一个开源的跨平台游戏开发框架,主要用于构建节奏游戏和交互式应用程序。作为osu!游戏的核心框架,它提供了丰富的UI组件、输入处理、音频管理等功能,支持Windows、macOS、Linux、iOS和Android等多个平台。
版本亮点
2025.129.0版本主要聚焦于输入系统优化、跨平台兼容性改进以及性能提升,特别是在移动设备和触控输入方面做了多项改进。
输入系统改进
移动设备输入优化
-
iOS平台默认禁用相对模式:在iOS设备上,默认禁用了"相对模式"输入,这有助于改善触控操作的精确度和响应性。相对模式通常用于需要连续跟踪输入位置的场景,如绘图应用,但在节奏游戏中禁用可能更符合用户预期。
-
文本输入自动大写禁用:框架现在默认禁用了文本框的自动大写功能,特别是在游戏场景中,用户名、密码等输入字段不再会自动将首字母大写,提供了更符合游戏场景的输入体验。
-
iPadOS文件展示修复:修复了在iPadOS上文件展示功能失效的问题,增强了文件选择和导入功能的可靠性。
输入类型细化
-
新增字母数字代码输入类型:为需要输入验证码、序列号等场景提供了专门的输入类型支持,可以更好地适配移动设备的虚拟键盘布局。
-
十进制数字输入类型:新增了对十进制数字输入的支持,适用于需要输入分数、金额等场景,优化了数字输入体验。
-
鼠标与数位笔区分:现在可以区分鼠标和数位笔的输入,为绘图和精确操作提供了更好的支持。
Windows平台改进
-
异步鼠标输入:在Windows平台上实现了鼠标输入的异步处理,减少了输入延迟,提高了响应速度。
-
Windows Ink支持:通过更新SDL3库,重新启用了对Windows Ink数位笔输入的支持,为专业绘图板用户提供了更好的压感和倾斜支持。
性能优化
-
减少SearchContainer内存分配:移除了SearchContainer.cs中的一个char[]分配,减少了内存分配和垃圾回收压力,提高了搜索功能的性能。
-
日志系统修复:修复了游戏测试场景中SetupLogging未被调用的问题,确保了日志系统的可靠性。
API变更
- DrawableExtensions方法公开化:将IsRootedAt方法从internal改为public,扩展了开发者在处理Drawable对象时的灵活性。
跨平台构建
- Android构建环境调整:将Windows构建镜像回滚到2019版本,解决了Android构建过程中的兼容性问题。
总结
2025.129.0版本的osu-framework在输入系统方面做了大量改进,特别是对移动设备和专业输入设备的支持更加完善。性能优化和API调整也为开发者提供了更好的开发体验。这些改进使得基于该框架开发的游戏和应用能够在各种设备和输入方式下提供更流畅、更精确的用户体验。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C050
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-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
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0126
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