开源项目opsu!安装与配置指南
2025-04-19 13:29:04作者:凌朦慧Richard
opsu!是一个开源的节奏游戏客户端,它是osu游戏的非官方版本,使用Java语言开发,并依赖于Slick2D和LWJGL(OpenGL和OpenAL的封装库)。opsu!可以在Windows、OS X和Linux操作系统上运行,并且有一个支持Android设备的libGDX版本。
1. 项目基础介绍和主要编程语言
opsu!旨在提供一个开源的osu!游戏体验,它允许用户在没有官方客户端的情况下享受游戏。该项目的主要编程语言是Java,它是一种广泛使用的编程语言,以其跨平台性而闻名。
2. 项目使用的关键技术和框架
opsu!使用以下关键技术和框架:
- Slick2D:一个简单的Java 2D游戏库,用于图形渲染。
- LWJGL:一个提供OpenGL和OpenAL等底层访问的Java库。
- Gradle:一个自动化构建工具,用于项目构建和依赖管理。
- Maven:另一个自动化构建工具,opsu!也可以通过此工具构建。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细步骤
准备工作
在开始安装opsu!之前,请确保您的系统已经安装以下软件:
- Java Runtime Environment (JRE):版本7或更高,可以从Java官网下载。
- Git:用于从GitHub克隆项目代码。
安装步骤
-
克隆项目仓库
打开命令行工具(如Git Bash、Terminal或CMD),然后执行以下命令来克隆仓库:
git clone https://github.com/itdelatrisu/opsu.git -
进入项目目录
使用命令行工具进入到opsu项目目录:
cd opsu -
构建项目
根据您的系统环境,选择以下构建方式:
-
使用Gradle:
./gradlew run -
使用Maven:
mvn compile mvn exec:java
-
-
运行项目
构建完成后,可以使用以下命令来运行项目:
-
Gradle:
./gradlew run -
Maven:
mvn exec:java
-
-
配置游戏
首次运行游戏时,opsu!将解析所有beatmaps,这可能需要一些时间。如果没有找到任何beatmaps,游戏将提示您下载一些开始游戏。游戏设置可以在选项菜单中更改,通过在歌曲菜单中点击“其他选项”按钮可以访问。
请注意,可能需要调整“音乐偏移”设置,以确保打击对象与音乐同步。
至此,您应该已经成功安装并配置了opsu!项目,并且可以开始游戏了。如果您在安装过程中遇到任何问题,请查看项目的README文件或访问项目仓库的issues页面以获取帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.69 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
136
163
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
233
309
暂无简介
Dart
596
130
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++
630
227
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
656
🎉 (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
1.06 K
614
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
195
71
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
657