MCA Selector 2.5版本深度解析:区块编辑与地图渲染工具的重大升级
MCA Selector是一款功能强大的Minecraft区块编辑工具,主要用于查看、选择和编辑Minecraft世界中的区块数据。它能够帮助玩家和管理员高效地处理大型Minecraft世界,执行如区块删除、导出、导入等操作,同时提供直观的可视化界面来浏览游戏地图。
脚本编辑器功能增强
2.5版本对脚本编辑器进行了多项改进,显著提升了用户体验和工作效率。编辑器现在支持Groovy脚本文件的打开和保存操作,开发者可以方便地加载默认空脚本或最近使用过的脚本。一个实用的变更指示器会显示当前打开的文件是否有未保存的修改,这些脚本设置会在会话之间保持记忆。
对于命令行用户,新增了--script参数,允许在select、export、delete或change模式下从指定文件路径加载.groovy脚本文件,这为自动化处理提供了更多可能性。
区块编辑器重构与功能升级
区块编辑对话框经过彻底重构,带来了多项重要改进:
- 新增了对特定长度数组类型的支持,扩展了数据处理的灵活性
- 增强了编辑操作,现在支持Ctrl+C复制、Ctrl+V粘贴、Del删除以及Ctrl+X剪切(Mac上为Cmd+)
- 完全兼容25w09a引入的NBT格式变更
- 数组编辑器现在可以同时编辑多个值,大幅提升了批量操作的效率
渲染系统优化
渲染设置新增了高度着色选项,用户可以选择是否启用高度着色效果(该效果会使较高地形变亮,较低地形变暗)。对应的命令行参数--render-height-shade也被加入,方便脚本控制。
在涉及区块高度的渲染或处理过程中,工具现在会自动检测总高度,基于yPos和区块部分列表中的最大Y值进行计算,使高度显示更加准确。
性能与稳定性提升
2.5版本对底层架构进行了多项优化:
- 缓存数据库从SQLite迁移到LevelDB,提高了数据存取效率
- 重构了区域文件的加载和解析机制,理论上会改善渲染性能
- 改进了特定Minecraft版本的实现处理方式,使为不同DataVersions添加实现更加容易
- 更新了NBT依赖库,支持25w09a引入的新SNBT规范
错误修复与细节优化
版本修复了多个重要问题,包括:
- 修复了Sum Selection在特定情况下菜单禁用及与反向选择配合使用不正确的问题
- 解决了Tile Map在高度滑块手动输入数字后永久失去焦点的问题
- 修正了CLI参数
--write-threads错误设置进程线程的问题 - 修复了导入区块时因单个区块异常导致整个区域失败的问题
- 改进了区域匹配器(RegionMatcher)的工作逻辑,现在能正确跳过完全不匹配的区域文件
安装与使用改进
Windows安装程序现在会在安装时删除旧的lib文件夹,确保不会残留过时的依赖项,解决了之前可能导致"Filter Chunks"对话框无法点击"OK"按钮的问题。虽然安装程序现在使用了自签名证书(权威证书成本较高),但这应该会逐渐减少Windows Defender的安装警告。
MCA Selector 2.5版本通过上述多项改进,为Minecraft世界编辑提供了更强大、更稳定的工具支持,无论是普通玩家还是服务器管理员,都能从中获得更流畅的区块管理体验。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00