Snap Hutao项目中的USB固态移动硬盘游戏安装问题解析
2025-06-13 15:58:02作者:晏闻田Solitary
在Windows环境下使用Snap Hutao游戏启动器时,部分用户遇到了无法在USB固态移动硬盘上安装或升级游戏的问题。本文将深入分析该问题的技术原因及解决方案。
问题现象分析
当用户尝试通过Snap Hutao启动器更新安装在USB固态移动硬盘上的游戏时,系统会抛出COM异常,错误代码为0x80070001(函数不正确)。该错误发生在系统尝试检测存储设备类型的过程中。
技术背景
Windows系统通过特定的API接口来获取存储设备的物理属性信息。Snap Hutao启动器在设计时考虑到了不同存储介质的性能差异,会针对SSD和HDD采用不同的优化策略。这一机制通过PhysicalDriver类实现,其中包含了对存储设备类型的检测逻辑。
根本原因
问题出在PhysicalDriver类的GetIsSsd方法中。当该方法尝试通过Windows API获取USB固态移动硬盘的属性时,系统返回了"函数不正确"的错误。这是因为:
- 对于USB连接的存储设备,Windows的某些底层API可能无法正确识别其SSD属性
- 移动硬盘的物理驱动信息获取方式与内置硬盘存在差异
- API调用时缺少对特定错误码的容错处理
解决方案
开发团队在后续版本中修复了这一问题,主要改进包括:
- 增加了对USB存储设备的特殊处理逻辑
- 完善了错误处理机制,当无法确定设备类型时提供默认值
- 优化了存储设备检测的兼容性
技术建议
对于开发者而言,在处理存储设备相关功能时应注意:
- 充分考虑各种连接方式(USB、SATA、NVMe等)的兼容性
- 对API调用结果进行全面的错误处理
- 为无法确定的情况提供合理的默认值
- 针对移动存储设备进行专门的测试验证
用户建议
遇到类似问题的用户可以:
- 确保使用最新版本的Snap Hutao启动器
- 检查USB连接是否稳定
- 尝试更换USB端口或连接线
- 确认移动硬盘的文件系统格式正确
通过以上技术分析和解决方案,Snap Hutao项目团队有效解决了USB固态移动硬盘上的游戏安装问题,提升了软件的兼容性和用户体验。
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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 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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
197
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
480
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
276
97
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
380
3.44 K
暂无简介
Dart
624
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
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
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++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210