Moonlight Android 项目 v12.1.250515 版本技术解析
Moonlight Android 是一个开源项目,它实现了将 PC 游戏串流到 Android 设备的功能。该项目基于 NVIDIA 的 GameStream 技术,允许用户在移动设备上流畅地体验高性能 PC 游戏。
核心功能更新
1. UUID 应用启动支持(仅限 Apollo)
本次更新引入了通过 UUID 启动应用程序的功能,这一特性专门为 Apollo 项目设计。UUID(通用唯一标识符)为每个应用程序提供了独特的识别码,相比传统的应用名称识别方式更加可靠和精确。这项改进特别适合那些名称相同但版本不同的应用程序场景。
2. 自定义应用排序功能
配合 Apollo v0.3.5-alpha.2 及以上版本,Moonlight Android 现在支持从 Apollo 获取自定义的应用排序顺序。这一功能极大地提升了用户体验,允许用户按照个人偏好组织游戏和应用列表,而不是受限于默认的排序方式。
3. 深色主题优化
本次更新对用户界面进行了视觉优化,采用了更深的配色方案。这种改进不仅减少了长时间游戏时的眼睛疲劳,还提供了更加沉浸式的游戏体验。深色主题在低光环境下特别有用,能够减少屏幕眩光对游戏体验的干扰。
技术细节改进
在输入控制方面,项目更新了 XboxOneController.java 文件,这可能会带来更好的手柄兼容性和响应性能。对于 Android TV 和 Ouya 设备,项目团队优化了横幅显示尺寸,使其适配这些平台的默认显示规格。
国际化支持
本次更新新增了法语本地化支持,这是社区贡献的结果。国际化支持的持续改进使得 Moonlight Android 能够服务于更广泛的全球用户群体。
项目协作与贡献
值得注意的是,本次更新迎来了两位新的代码贡献者,这反映了项目社区的活跃度和开放性。新贡献者的加入通常会带来新的视角和创意,有助于项目的长期健康发展。
技术意义
这些更新展示了 Moonlight Android 项目在以下几个方面的持续进步:
- 用户体验优化:通过自定义排序和深色主题等功能,不断提升用户满意度
- 技术兼容性:新增的 UUID 支持和手柄改进增强了系统的兼容性
- 社区建设:吸引新贡献者加入,促进项目生态发展
对于技术爱好者而言,Moonlight Android 的这些更新展示了开源项目如何通过社区协作不断演进,解决实际问题并提升产品价值。项目的持续改进也反映了串流游戏技术在移动平台上的成熟度和普及趋势。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~044CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0300- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









