EOS4J 使用指南
项目介绍
EOS4J 是一个由 EspritBlock 开发的 Java 封装库,旨在提供一个简单且符合原生 Java 风格的接口来操作 Epic Online Services (EOS) SDK。此项目最初设计用于支持游戏《Feud》在Epic Games Store上的发布。EOS4J严格遵循GNU/GPL Version 3许可协议,并确保与EOS C SDK结构紧密一致。它兼容Java 8及更高版本,支持包括Windows x64、macOS x64、macOS ARM64(苹果Silicon)以及Linux x64在内的多种平台。
项目快速启动
要快速开始使用 EOS4J,请首先添加依赖到你的项目中。如果你使用Gradle作为构建工具,可以在dependencies块中加入以下代码:
dependencies {
implementation "com.bearwaves:eos4j:1.1.0"
}
如果你希望使用最新的开发快照版本,可以添加Sonatype的OSS Snapshot仓库并引入相关依赖:
maven {
url "https://s01.oss.sonatype.org/content/repositories/snapshots/"
}
dependencies {
implementation "com.bearwaves:eos4j:1.2.0-SNAPSHOT"
}
别忘了下载EOS SDK的本机库文件,并确保它们位于类路径中。对于每个平台,所需文件分别为:
- Windows:
EOSSDK-Win64-Shipping.dll - macOS:
libEOSSDK-Mac-Shipping.dylib - Linux:
libEOSSDK-Linux-Shipping.so
初始化EOS库时,可以使用类似下面的Java代码:
import com.bearwaves.eos4j.EOS;
if (!EOS.loadLibraries()) {
throw new RuntimeException("未能加载EOS库");
}
至此,你可以参照EOS C SDK的文档继续进行开发。
应用案例和最佳实践
尽管EOS4J本身提供的文档较为精简,但通过其结构相似于EOS C SDK,开发者可以轻松将已有的C或C++实现转换为Java版本。一个基本的应用场景可能涉及登录验证、好友列表管理或是在线状态的同步。最佳实践建议是,仔细阅读EOS SDK的官方文档,理解每个功能的工作原理后,再利用EOS4J的相应接口进行编码,确保逻辑的一致性和正确性。
典型生态项目
截至知识更新的时间点,该说明文档没有具体列举基于EOS4J的典型生态项目。但鼓励社区成员分享他们的游戏或应用程序如何成功集成EOS4J的经验,可以通过提交Pull Request的方式,让这些案例出现在项目页面上,共同丰富EOS4J的应用生态。
以上即是关于EOS4J的基本使用指南,涵盖了从项目简介到快速启动,再到理论上的最佳实践框架。实际应用中,请关注EOS4J的最新版本更新及文档变化,以获取更全面的支持和功能。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00