vJoy 开源项目安装与使用指南
2024-08-19 14:24:19作者:秋阔奎Evelyn
项目概述
vJoy 是一个由 Shauleiz 开发并维护的开源项目,旨在提供一种虚拟的游戏控制器接口,允许用户在没有物理设备的情况下创建和控制虚拟的 joystick 输入。该项目对于游戏开发、自动化测试以及任何需要模拟输入的应用场景非常有用。
1. 项目的目录结构及介绍
vJoy/
│ .gitignore - 版本控制忽略文件
│ README.md - 项目说明文档
│ LICENSE - 许可证文件
├── src/ - 源代码目录
│ ├── vJoyInterface.cpp - vJoy的核心接口实现
│ ├── vJoyDevice.cpp - 虚拟joystick设备的具体处理逻辑
│ └── ... - 其他相关源文件
├── include/ - 头文件目录
│ ├── vJoyInterface.h - vJoy接口定义
│ └── ... - 相关头文件
├── docs/ - 文档目录,可能包含API文档或开发者指导
├── examples/ - 示例程序目录,帮助快速上手
│ └── SimpleExample.cpp - 简单使用示例
└── build/ - 编译输出目录(通常由用户生成)
2. 项目的启动文件介绍
虽然vJoy主要是作为库使用的,没有直接的“启动文件”供终端用户执行,但提供了示例应用程序来展示如何集成到自己的项目中。在 examples/SimpleExample.cpp 中可以找到一个基本的入门示例,展示了如何初始化vJoy设备、设置轴和按钮状态等基础操作。编译该示例即可观察到vJoy的基本工作流程。
3. 项目的配置文件介绍
vJoy本身作为一个C/C++库,其核心行为并不依赖于外部配置文件。然而,用户可以通过编程方式来配置虚拟joystick的行为,比如通过调用API函数来设定轴的位置、按钮的状态等。若要更改vJoy的行为或其安装后的系统配置,可能会涉及到注册表设置或者使用配套工具如vJoy Configuration Tool,这些工具或设置不直接存储在项目源码的配置文件中,而是通过Windows系统的特定机制管理。
请注意,进行实际应用时应参考项目最新的README.md文件以获取最准确的构建和配置指导。上述结构和介绍是基于常见开源软件的一般性描述,具体细节可能会有所不同。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
137
169
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
234
309
暂无简介
Dart
598
130
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++
630
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
681
🎉 (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
1.06 K
615
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
197
74
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
680