无名杀项目发布支持Chromium 91的新客户端版本
2025-06-15 19:12:40作者:滑思眉Philip
无名杀是一款基于Web技术开发的跨平台三国杀游戏实现,该项目采用现代Web技术栈构建,支持在多种平台上运行。本次发布的chromium91-client版本主要针对客户端进行了重要更新,提升了浏览器内核兼容性并增强了安全性。
客户端版本更新概览
本次更新涉及多个平台的客户端版本,主要包括:
-
安卓平台:
- 由理版(v1.9.4):轻量级实现,体积仅8MB左右
- 诗笺版(v1.6.7):功能更丰富的版本,体积约43MB
- 增强版(v1.3.2):针对性能优化的版本,体积约25MB
-
桌面平台:
- Windows x86/x64版本
- Linux x64版本
技术特性解析
-
Chromium 91内核支持: 新版客户端升级了内置浏览器引擎,采用Chromium 91作为基础,这意味着:
- 支持最新的Web标准
- 性能显著提升
- 安全性增强
-
HTTPS强制实施: 从v1.10.17版本开始,所有通信强制使用HTTPS协议,这一变更带来了:
- 数据传输加密
- 防止中间人攻击
- 更安全的游戏环境
-
版本兼容性要求: 新版本设置了最低客户端版本要求,确保:
- 功能完整性
- 安全性保障
- 用户体验一致性
各版本特点对比
-
由理版:
- 轻量化设计
- 需要卸载重装才能升级
- 适合追求简洁体验的用户
-
诗笺版:
- 功能全面
- 体积较大
- 适合需要完整功能的用户
-
增强版:
- 性能优化
- 介于轻量和完整之间
- 适合对性能有要求的用户
技术实现考量
-
WebView选择: 安卓客户端默认使用Chrome浏览器作为WebView实现,同时提供切换选项,这种设计:
- 确保最佳兼容性
- 允许用户根据设备情况调整
- 平衡性能和功能
-
签名验证机制: 新版强化了签名验证,这一安全措施:
- 防止篡改
- 保证应用完整性
- 维护用户信任
-
跨平台一致性: 通过统一的版本管理,确保:
- 各平台功能同步
- 问题追踪和修复更高效
- 用户体验一致
用户升级建议
-
安卓用户:
- 根据设备性能和需求选择合适的版本
- 注意由理版需要卸载重装
- 确保设备满足最低版本要求
-
桌面用户:
- 选择与系统架构匹配的版本
- 注意Windows系统有32位和64位版本可选
-
iOS用户:
- 目前仅支持网页端访问
- 需注意非官方客户端的风险
总结
本次chromium91-client版本的发布,标志着无名杀项目在技术架构上的又一次重要升级。通过采用更新的浏览器内核和强化安全措施,为用户提供了更稳定、更安全的游戏体验。不同版本的客户端设计也体现了项目团队对不同用户需求的考量,让用户可以根据自己的设备和偏好选择最适合的版本。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
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++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
677
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
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
492
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
342
146