technic 的安装和配置教程
2025-04-26 15:49:58作者:胡易黎Nicole
1. 项目的基础介绍和主要的编程语言
technic 是一个为 Minetest 游戏开发的模组,它引入了一系列的技术和机械相关的元素,使得游戏世界更加丰富和有趣。玩家可以在游戏中建造复杂的机械结构和自动化系统。该项目的编程语言主要是 Lua,这是一种轻量级的编程语言,广泛应用于游戏开发中,易于学习和使用。
2. 项目使用的关键技术和框架
technic 模组使用了以下关键技术和框架:
- Minetest 引擎:Minetest 是一个开源的沙盒游戏引擎,其提供了创建和加载各种游戏模组的能力。
- Lua 编程语言:模组的主要编程语言,用于定义游戏逻辑、对象行为和用户界面。
- Minetest API:提供了与游戏引擎交互的方法和接口。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
在开始安装 technic 模组之前,请确保你已经满足了以下条件:
- 安装了 Minetest 游戏引擎。
- 确保你的 Minetest 是最新版本或者至少是兼容
technic模组的版本。 - 准备好一个文本编辑器,用于编辑配置文件。
安装步骤
-
下载和安装 Minetest
- 如果你的系统中还没有安装 Minetest,请从官方网站下载并安装。
-
克隆模组仓库
- 打开命令行工具(例如 Git Bash、Terminal 或者 PowerShell)。
- 使用以下命令克隆
technic模组仓库到本地:git clone https://github.com/minetest-mods/technic.git
-
将模组放入 Minetest 的模组文件夹
- 在 Minetest 安装目录中,找到
mods文件夹。 - 将克隆的
technic文件夹复制到mods文件夹内。
- 在 Minetest 安装目录中,找到
-
启动 Minetest 并加载模组
- 运行 Minetest。
- 在游戏中,进入设置菜单,选择“模组”选项。
- 确保在模组列表中勾选了
technic模组。
-
配置模组(如果需要)
- 如果需要对模组进行配置,可以在 Minetest 安装目录的
config文件夹中找到相应的配置文件。 - 使用文本编辑器打开配置文件,按照自己的需求进行修改。
- 如果需要对模组进行配置,可以在 Minetest 安装目录的
完成以上步骤后,你应该能够在 Minetest 游戏中看到并使用 technic 模组了。享受游戏吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
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++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218