Zelda3 项目下载及安装教程
2024-12-05 14:46:23作者:舒璇辛Bertina
1. 项目介绍
Zelda3 是一个基于 C 语言的逆向工程项目,旨在重新实现《塞尔达传说:众神的三角力量》(Zelda 3 - A Link to the Past)。该项目包含了大约 70-80k 行代码,重新实现了原版游戏的所有部分,并且游戏可以从头玩到尾。为了提取游戏资源(如关卡、图像等),你需要一份原版 ROM。一旦资源提取完成,ROM 就不再需要了。该项目使用了 LakeSnes 的 PPU 和 DSP 实现,并进行了大量的速度优化。此外,它还可以配置为与原始机器代码并行运行,以验证 C 实现的正确性。
2. 项目下载位置
项目代码托管在 GitHub 上,可以通过以下命令进行克隆:
git clone https://github.com/snesrev/zelda3.git
3. 项目安装环境配置
3.1 Windows 环境配置
3.1.1 安装 Python 及依赖库
- 下载并安装 Python,确保勾选“Add to PATH”选项。
- 打开命令提示符,输入以下命令安装所需的 Python 库:
python -m pip install --upgrade pip pillow pyyaml
3.1.2 安装 TCC(Tiny C Compiler)
- 下载 TCC 并解压到项目根目录下的
third_party文件夹。 - 下载 SDL2 并解压到项目根目录下的
third_party文件夹。
3.2 Linux/MacOS 环境配置
3.2.1 安装 Python 及依赖库
- 打开终端,确保已安装 pip:
python3 -m ensurepip
- 克隆项目并进入项目目录:
git clone https://github.com/snesrev/zelda3.git
cd zelda3
- 安装所需的 Python 库:
python3 -m pip install -r requirements.txt
3.2.2 安装 SDL2
- Ubuntu/Debian:
sudo apt install libsdl2-dev
- Fedora Linux:
sudo dnf install SDL2-devel
- Arch Linux:
sudo pacman -S sdl2
- MacOS:
brew install sdl2
4. 项目安装方式
4.1 Windows 安装
4.1.1 使用 TCC 编译
- 将美国区域的 ROM 文件命名为
zelda3.sfc并放置在项目根目录。 - 双击
extract_assets.bat脚本,生成zelda3_assets.dat文件。 - 双击
run_with_tcc.bat脚本,生成zelda3.exe文件。 - 使用
zelda3.ini文件进行配置。
4.1.2 使用 Visual Studio 编译
- 按照步骤 1-4 进行操作。
- 双击
Zelda3.sln文件打开 Visual Studio。 - 安装“Desktop development with C++”工作负载(如果尚未安装)。
- 将顶部下拉菜单中的“debug”更改为“release”。
- 选择“Build > Build Zelda3”以在
/bin/release子文件夹中生成zelda3.exe。 - 使用
zelda3.ini文件进行配置。
4.2 Linux/MacOS 安装
- 将美国区域的 ROM 文件命名为
zelda3.sfc并放置在项目根目录。 - 编译项目:
make
- 使用
zelda3.ini文件进行配置。
5. 项目处理脚本
5.1 extract_assets.bat
该脚本用于提取游戏资源,生成 zelda3_assets.dat 文件。
5.2 run_with_tcc.bat
该脚本用于使用 TCC 编译项目,生成 zelda3.exe 文件。
5.3 make
在 Linux/MacOS 环境下,使用 make 命令编译项目。
5.4 zelda3.ini
该配置文件用于设置游戏参数,如按键映射、窗口大小等。
通过以上步骤,你可以成功下载并安装 Zelda3 项目,开始体验这款经典的重新实现游戏。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0194
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0121
MiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlashMiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlash 是驱动 MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed 的底层模型: FP4 量化骨干网络:对 MoE 专家采用 MXFP4 量化,同时保持模型其他部分的更高精度,在几乎无损质量的前提下,显著减小模型体积并降低内存带宽压力。 BF16 DFlash 草稿生成器:用于块扩散推测解码,每次前向传播可生成一整个块的 tokens,并让骨干网络一步完成验证。 两者协同作用,既降低了每参数的位宽,又减少了骨干网络前向传播的次数,而这两者正是万亿参数模型解码过程中的两大主要成本来源。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
AstrBot✨ 易上手的多平台 LLM 聊天机器人及开发框架 ✨ 平台支持 QQ、QQ频道、Telegram、微信、企微、飞书 | OpenAI、DeepSeek、Gemini、硅基流动、月之暗面、Ollama、OneAPI、Dify 等。附带 WebUI。Python05
handy-ollama动手学Ollama,CPU玩转大模型部署,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/Jupyter Notebook07
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
767
4.99 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
857
1.94 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
686
1.34 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
721
892
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
458
445
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++
1.08 K
1.11 K
本仓库是 Flutter SDK 与 Flutter Engine 的 OpenHarmony 适配版本,由 CPF-Flutter 团队维护。开发者可使用熟悉的 Flutter 技术栈开发 OpenHarmony 应用,3.35.7 及以后的适配版本可基于本仓库源码构建支持 OpenHarmony 的 Flutter Engine。
Dart
1.01 K
262
CANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体,本仓库为其提供可复用的 Skills 模块。
Python
1 K
618
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
2.99 K
637
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
151
253