GTA: SA Vita 项目下载及安装教程
1. 项目介绍
GTA: SA Vita 是一个针对 PS Vita 平台的 Grand Theft Auto: San Andreas 的移植项目。该项目通过加载官方 Android ARMv7 可执行文件并解决其导入问题,实现了在 PS Vita 上运行 GTA: San Andreas。项目中包含了许多自定义补丁,如修复飞行车辆的相机控制、修复面部表情、移除行人上的镜面光照等。
2. 项目下载位置
项目源代码可以从 GitHub 上下载,地址为:
https://github.com/TheOfficialFloW/gtasa_vita.git
3. 项目安装环境配置
3.1 安装 kubridge 和 FdFix
首先,需要安装 kubridge 和 FdFix。将 kubridge.skprx 和 fd_fix.skprx 复制到 PS Vita 的 taiHEN 插件文件夹(通常是 ux0:tai),并在 config.txt 中添加以下条目:
*KERNEL
ux0:tai/kubridge.skprx
ux0:tai/fd_fix.skprx
3.2 安装 PSVshell(可选)
为了提高性能,可以安装 PSVshell 并将设备超频至 500MHz。
3.3 安装 libshacccg.suprx
如果尚未安装 libshacccg.suprx,请按照相关指南进行安装。
4. 项目安装方式
4.1 获取游戏文件
从合法渠道获取 Grand Theft Auto: San Andreas v2.00 的 Android 版本,包括一个 .apk 文件和多个 .obb 文件(通常是 main.8.com.rockstargames.gtasa.obb 和 patch.8.com.rockstargames.gtasa.obb)。
4.2 提取游戏文件
- 使用 Zip 提取工具(如 WinZip、WinRar 等)打开
.apk文件,并将assets文件夹提取到ux0:data并重命名为gtasa。 - 从
.apk文件中提取libGTASA.so文件到ux0:data/gtasa。 - 使用 Zip 提取工具打开
main.8.com.rockstargames.gtasa.obb文件,并将内容提取到ux0:data/gtasa。 - 使用 Zip 提取工具打开
patch.8.com.rockstargames.gtasa.obb文件,并将内容提取到ux0:data/gtasa。
4.3 下载并解压游戏文件
下载 gamefiles.zip 并将其内容解压到 ux0:data/gtasa。
4.4 安装 GTASA.vpk
将 GTASA.vpk 安装到 PS Vita 上。
5. 项目处理脚本
5.1 配置文件
安装完成后,可以使用 Configurator 应用来配置游戏。Configurator 应用允许用户启用或禁用一系列优化、补丁和渲染器更改,以最好地匹配用户的喜好。
5.2 游戏内操作
- 按下 L + SELECT 打开屏幕键盘输入 PC 作弊码。
- L2/R2 按钮映射到后触摸板顶部,L3/R3 按钮映射到前触摸板底部。
- 按住 START 并释放以打开地图。
通过以上步骤,您可以成功在 PS Vita 上安装并运行 GTA: San Andreas。
kernelopenEuler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。C039
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen 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TSX0120
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00