【亲测免费】 Goldberg Emulator for Windows 的安装与配置指南
2026-01-30 04:16:06作者:傅爽业Veleda
1. 项目基础介绍
Goldberg Emulator(GBE)是一个开源项目,旨在模拟经典的游戏平台。本项目是基于Mr_Goldberg的goldberg_emulator的分支版本,进行了一些修改和改进。项目主要使用C++进行开发,同时也可能涉及到一些其他语言编写的脚本或工具。
2. 项目使用的关键技术和框架
本项目使用了一系列的关键技术和框架,主要包括:
- C++:作为主要的编程语言,用于实现模拟器的核心功能。
- PreMake:一个轻量级的构建系统,用于生成适合不同编译器的项目文件。
- Visual Studio:在Windows平台上,使用Visual Studio作为集成开发环境(IDE)。
- MSYS2:一个用于Windows的UNIX环境,可以用来编译32位或64位的二进制文件。
3. 项目安装和配置的准备工作
在开始安装和配置之前,请确保您的系统满足以下要求:
- 操作系统:Windows 10 或 Windows 8.1
- 开发环境:Visual Studio 2022 Community Edition
- 命令行工具:Git 和 Python 3.10 或更高版本
详细安装步骤
步骤一:克隆项目仓库
打开命令提示符(CMD),执行以下命令以克隆项目仓库:
git clone --recurse-submodules -j8 https://github.com/Detanup01/gbe_fork.git
步骤二:配置Git以禁用自动CRLF转换
在Windows上,执行以下命令以禁用自动CRLF转换:
git config --local core.autocrlf false
步骤三:安装Visual Studio
- 下载并安装Visual Studio 2022 Community Edition。
- 在安装过程中选择“Desktop development with C++”工作负载。
- 确保安装了最新版本的Windows SDK。
步骤四:安装Python
- 下载并安装Python 3.10或更高版本。
- 确保在安装过程中勾选了“Add Python to PATH”选项。
步骤五:构建依赖项
在项目文件夹中打开CMD,然后执行以下命令来构建依赖项:
cd path\to\gbe_fork
third-party\common\win\premake\premake5.exe --file=premake5-deps.lua --64-build --32-build --all-ext --all-build --verbose --os=windows vs2022
步骤六:构建项目
- 使用Visual Studio打开生成的
.sln文件。 - 在Visual Studio中编译项目。
至此,您应该已经成功安装并配置了Goldberg Emulator。接下来,您可以按照项目提供的文档或指南来使用这个模拟器。
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 StartedRust0191
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 Notebook0118
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。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
fun-rec推荐系统入门教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/fun-rec/Python03
so-large-lm大模型基础: 一文了解大模型基础知识01
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
765
4.97 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
1.93 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++
680
1.33 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
719
879
deepin linux kernel
C
32
16
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
456
438
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
1.1 K
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
252
CANN 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 Notebook
303
118
昇腾LLM分布式训练框架
Python
178
220