【亲测免费】 TWiLight Menu++ 常见问题解决方案
项目基础介绍
TWiLight Menu++ 是一个开源的 DSi Menu 升级/替换项目,适用于 Nintendo DSi、Nintendo 3DS 和 Nintendo DS 闪存卡。它能够启动多种游戏 ROM,包括 Nintendo DS(i)、SNES、NES、GameBoy (Color)、GameBoy Advance、Sega GameGear/Master System、SG-1000/SC-3000 & Mega Drive/Genesis、Atari 2600/5200/7800/XEGS、MSX、Intellivision、Neo Geo Pocket、Sord M5、PC Engine/TurboGrafx-16、WonderSwan 和 ColecoVision 等。
该项目主要使用 C++ 和一些汇编语言进行开发。
新手使用注意事项及解决方案
1. 编译环境设置问题
问题描述:新手在尝试编译 TWiLight Menu++ 时,可能会遇到编译环境未正确设置的问题,导致编译失败。
解决步骤:
-
安装 devkitPro:首先需要安装 devkitPro 的 devkitARM、libnds、grit 和 mmutil。可以通过以下命令安装:
sudo dkp-pacman -S nds-dev注意:命令可能会因操作系统不同而有所变化,
sudo可能不需要,直接使用pacman即可。 -
克隆仓库:由于仓库包含子模块,需要递归克隆:
git clone --recursive https://github.com/DS-Homebrew/TWiLightMenu.git如果之前没有递归克隆,可以通过以下命令更新子模块:
git submodule update --init --recursive -
编译项目:在根目录下运行以下命令进行编译:
make package如果只需要编译特定部分,可以进入相应文件夹并运行
make dist。
2. 缺少依赖库或工具
问题描述:在编译过程中,可能会提示缺少某些依赖库或工具,导致编译失败。
解决步骤:
-
检查依赖库:确保所有必要的依赖库已安装。可以通过以下命令检查:
pacman -Qs nds-dev如果缺少某些库,可以通过
pacman安装。 -
安装缺失工具:如果提示缺少某些工具(如
make、gcc等),可以通过包管理器安装这些工具。例如在 Ubuntu 上可以使用:sudo apt-get install build-essential -
重新编译:安装完所有依赖后,重新运行编译命令。
3. 编译输出文件位置问题
问题描述:新手可能不清楚编译后的输出文件存放在哪里,导致无法找到生成的文件。
解决步骤:
-
查看编译输出:在编译过程中,终端会显示编译进度和输出文件的位置。通常输出文件会存放在
7zfile文件夹中。 -
手动查找:如果编译完成后没有找到输出文件,可以手动进入
7zfile文件夹查找。 -
检查编译命令:确保在根目录下运行
make package命令,而不是在其他子目录中运行。
通过以上步骤,新手可以顺利解决在使用 TWiLight Menu++ 项目时遇到的常见问题。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
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
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00