【亲测免费】 MangoHud 使用教程
2026-01-17 08:57:17作者:郁楠烈Hubert
1. 项目的目录结构及介绍
MangoHud 是一个开源的性能监控工具,主要用于游戏和应用程序的性能监控。以下是 MangoHud 项目的基本目录结构及其介绍:
MangoHud/
├── bin/
│ └── mangohud
├── data/
│ └── mangohud.conf
├── include/
│ └── MangoHud/
├── src/
│ ├── control.cpp
│ ├── hud.cpp
│ ├── overlay.cpp
│ └── ...
├── scripts/
│ └── mangoplot.py
├── LICENSE
├── README.md
└── ...
- bin/: 包含 MangoHud 的可执行文件。
- data/: 包含默认的配置文件
mangohud.conf。 - include/: 包含项目的头文件。
- src/: 包含项目的源代码文件。
- scripts/: 包含辅助脚本,如
mangoplot.py用于绘制性能图表。 - LICENSE: 项目的许可证文件。
- README.md: 项目的说明文档。
2. 项目的启动文件介绍
MangoHud 的启动文件主要是 bin/mangohud。这个文件是一个可执行文件,用于启动 MangoHud 的性能监控功能。你可以通过以下命令来运行它:
./bin/mangohud /path/to/your/application
这将启动指定的应用程序,并在其上层显示 MangoHud 的性能监控信息。
3. 项目的配置文件介绍
MangoHud 的配置文件位于 data/mangohud.conf。这个文件包含了各种配置选项,用于自定义 MangoHud 的显示内容和行为。以下是一些常见的配置选项:
# 显示 FPS
fps=1
# 显示 CPU 使用率
cpu_stats=1
# 显示 GPU 使用率
gpu_stats=1
# 显示内存使用率
ram=1
# 显示 VRAM 使用率
vram=1
# 显示帧时间
frame_timing=1
你可以根据需要修改这些选项,以自定义 MangoHud 的显示内容。配置文件的详细选项和说明可以在项目的 GitHub 页面上找到。
通过以上内容,你应该能够了解 MangoHud 的基本结构、启动方式和配置方法。希望这篇教程对你有所帮助!
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 StartedRust0153- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
LongCat-Video-Avatar-1.5最新开源LongCat-Video-Avatar 1.5 版本,这是一款经过升级的开源框架,专注于音频驱动人物视频生成的极致实证优化与生产级就绪能力。该版本在 LongCat-Video 基础模型之上构建,可生成高度稳定的商用级虚拟人视频,支持音频-文本转视频(AT2V)、音频-文本-图像转视频(ATI2V)以及视频续播等原生任务,并能无缝兼容单流与多流音频输入。00
auto-devAutoDev 是一个 AI 驱动的辅助编程插件。AutoDev 支持一键生成测试、代码、提交信息等,还能够与您的需求管理系统(例如Jira、Trello、Github Issue 等)直接对接。 在IDE 中,您只需简单点击,AutoDev 会根据您的需求自动为您生成代码。Kotlin03
Intern-S2-PreviewIntern-S2-Preview,这是一款高效的350亿参数科学多模态基础模型。除了常规的参数与数据规模扩展外,Intern-S2-Preview探索了任务扩展:通过提升科学任务的难度、多样性与覆盖范围,进一步释放模型能力。Python00
skillhubopenJiuwen 生态的 Skill 托管与分发开源方案,支持自建与可选 ClawHub 兼容。Python0112
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
733
4.75 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
647
795
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
434
395
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++
1.01 K
1.01 K
Claude 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 Started
Rust
1.18 K
152
deepin linux kernel
C
30
16
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
146
237
暂无简介
Dart
984
252
昇腾LLM分布式训练框架
Python
166
198
🎉 (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
1.68 K
989