Baritone项目中的Litematica兼容性问题分析与解决方案
问题概述
在Baritone项目与Litematica模组配合使用时,出现了NoSuchMethodError异常,具体表现为当用户尝试执行#litematica命令时,系统抛出错误提示'net.minecraft.class_2680 fi.dy.masa.litematica.world.WorldSchematic.getBlockState(net.minecraft.class_2338)'方法不存在。
技术背景
Baritone是一个Minecraft自动寻路和建造的AI模组,而Litematica是一个用于加载和显示建筑蓝图的模组。这两个模组在Minecraft 1.21.3版本中出现了兼容性问题,主要是因为方法签名不匹配导致的运行时错误。
问题原因分析
-
方法签名变更:Litematica模组中的
WorldSchematic.getBlockState方法签名发生了变化,而Baritone仍然按照旧版本的方法签名进行调用。 -
映射问题:在Minecraft版本更新过程中,类名和方法名可能会发生变化,而Baritone没有及时更新对这些变化的处理逻辑。
-
版本兼容性:该问题主要出现在Minecraft 1.21.3版本中,而在1.21.4版本中已经得到修复。
解决方案
-
升级Baritone版本:对于使用Minecraft 1.21.4的用户,可以直接升级到最新版本的Baritone,该问题已在1.21.4分支中得到修复。
-
手动补丁:对于必须使用1.21.3版本的用户,可以手动应用修复补丁。该补丁主要修改了Baritone对Litematica API的调用方式,使其适应新的方法签名。
-
等待更新:如果用户不急于使用该功能,可以等待Baritone发布针对1.21.3版本的正式更新。
技术实现细节
修复的核心在于更新Baritone对Litematica API的调用方式。原始修复补丁主要做了以下工作:
-
更新了方法调用的映射关系,确保使用正确的类名和方法名。
-
增加了对Litematica新版本API的兼容性处理。
-
优化了错误处理机制,当API调用失败时能够提供更有用的错误信息。
用户建议
-
检查当前使用的Minecraft版本和Baritone版本是否匹配。
-
如果必须使用1.21.3版本,可以考虑暂时禁用Litematica相关功能,或者寻找替代方案。
-
关注Baritone项目的更新日志,及时获取最新的兼容性信息。
总结
Baritone与Litematica的兼容性问题是一个典型的模组间API变更导致的运行时错误。通过版本升级或应用特定补丁可以解决该问题。对于模组开发者而言,这提醒我们需要密切关注依赖模组的API变更,并及时更新自己的代码以适应这些变化。对于普通用户,保持模组版本与游戏版本的匹配是避免类似问题的关键。
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
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
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
yuanrongopenYuanrong runtime:openYuanrong 多语言运行时提供函数分布式编程,支持 Python、Java、C++ 语言,实现类单机编程高性能分布式运行。Go051
pc-uishopTNT开源商城系统使用java语言开发,基于SpringBoot架构体系构建的一套b2b2c商城,商城是满足集平台自营和多商户入驻于一体的多商户运营服务系统。包含PC 端、手机端(H5\APP\小程序),系统架构以及实现案例中应满足和未来可能出现的业务系统进行对接。Vue00
ebook-to-mindmapepub、pdf 拆书 AI 总结TSX01