uxnds 项目教程
1. 项目目录结构及介绍
uxnds 项目的目录结构如下:
uxnds/
├── arm7/
├── arm9/
├── assets/
├── include/
├── misc/
├── source/
├── uxn/
├── LICENSE
├── Makefile
├── Makefile.3ds
├── Makefile.blocksds
├── Makefile.nds
└── README.md
目录介绍
- arm7/ 和 arm9/:包含与 ARM7 和 ARM9 处理器相关的代码和资源。
- assets/:存放项目所需的静态资源文件,如图像、音频等。
- include/:存放项目的头文件。
- misc/:存放一些杂项文件和工具。
- source/:存放项目的源代码文件。
- uxn/:存放与 uxn 虚拟机相关的文件。
- LICENSE:项目的许可证文件,采用 MIT 许可证。
- Makefile:项目的 Makefile 文件,用于编译项目。
- Makefile.3ds:针对 3DS 平台的 Makefile 文件。
- Makefile.blocksds:针对 NDS 平台的 Makefile 文件。
- Makefile.nds:针对 NDS 平台的 Makefile 文件。
- README.md:项目的说明文档,包含项目的简介、使用方法等。
2. 项目启动文件介绍
uxnds 项目的启动文件主要是 Makefile 和 Makefile.3ds、Makefile.blocksds、Makefile.nds。这些文件定义了项目的编译规则和启动方式。
Makefile
Makefile 是项目的核心编译文件,定义了项目的编译规则和依赖关系。通过运行 make 命令,可以编译整个项目。
Makefile.3ds
Makefile.3ds 是针对 3DS 平台的编译文件,定义了 3DS 平台的编译规则和依赖关系。通过运行 make -f Makefile.3ds 命令,可以编译适用于 3DS 平台的项目。
Makefile.blocksds
Makefile.blocksds 是针对 NDS 平台的编译文件,定义了 NDS 平台的编译规则和依赖关系。通过运行 make -f Makefile.blocksds 命令,可以编译适用于 NDS 平台的项目。
Makefile.nds
Makefile.nds 是针对 NDS 平台的编译文件,定义了 NDS 平台的编译规则和依赖关系。通过运行 make -f Makefile.nds 命令,可以编译适用于 NDS 平台的项目。
3. 项目的配置文件介绍
uxnds 项目没有明确的配置文件,但可以通过修改 Makefile 和相关的 Makefile.3ds、Makefile.blocksds、Makefile.nds 文件来配置项目的编译选项和启动参数。
配置编译选项
在 Makefile 和相关的平台特定 Makefile 文件中,可以配置编译选项,如编译器路径、编译标志等。例如:
CC = gcc
CFLAGS = -Wall -O2
配置启动参数
uxnds 项目在启动时会默认运行 /uxn/boot.rom 或 /uxn/launcher.rom。可以通过修改这些文件或指定其他 ROM 文件来配置启动参数。
例如,在 Makefile 中可以添加如下配置:
ROM_FILE = /uxn/custom.rom
然后在启动时指定该 ROM 文件:
make run ROM_FILE=/uxn/custom.rom
通过这种方式,可以灵活配置项目的启动参数和编译选项。
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-7BSpark-Prover-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-7BSpark-Formalizer-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).Dockerfile014
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