FabricMC项目中使用Maven构建依赖的常见问题解析
问题背景
在FabricMC项目开发过程中,许多开发者会遇到依赖管理的问题。特别是从其他开发平台(如Spigot)转向Fabric的开发者,常常会尝试使用熟悉的Maven来管理Fabric项目的依赖关系。
核心问题分析
开发者在使用Maven构建Fabric项目时,通常会遇到以下典型错误提示:"Could not find artifact net.fabricmc.fabric-api:fabric-api-deprecated:jar"。这个问题的根本原因在于Fabric项目对构建工具的特定要求。
技术解决方案
Fabric项目官方明确要求必须使用Gradle作为构建工具,并配合fabric-loom插件进行开发。这是由Fabric项目架构和技术路线决定的:
-
Gradle的优势:相比Maven,Gradle提供了更灵活的构建脚本和更高效的依赖管理机制,特别适合Fabric这样的模组开发环境。
-
fabric-loom插件:这是Fabric团队专门开发的Gradle插件,它提供了:
- 自动化的Minecraft映射处理
- 便捷的开发环境配置
- 优化的构建流程
- 完整的Fabric API集成支持
迁移建议
对于习惯使用Maven的开发者,转向Gradle开发Fabric项目时,建议:
-
使用官方提供的模板项目作为起点,这已经包含了所有必要的Gradle配置。
-
学习基本的Gradle构建脚本语法,特别是:
- 依赖声明方式
- 任务定义
- 插件应用
-
理解fabric-loom插件提供的各种便利功能,如开发时自动重映射等。
技术实现细节
在Gradle构建的Fabric项目中,依赖管理通常这样配置:
dependencies {
// 核心Fabric依赖
modImplementation "net.fabricmc:fabric-loader:${project.loader_version}"
// Fabric API
modImplementation "net.fabricmc.fabric-api:fabric-api:${project.fabric_version}"
}
这种配置方式相比Maven更加简洁,且与Fabric开发工具链深度集成。
总结
Fabric项目对构建工具的选择并非随意决定,而是基于技术栈的整体考虑。开发者应当遵循官方推荐的工具链,使用Gradle和fabric-loom插件,这样才能获得最佳的开发体验和项目兼容性。对于从其他平台迁移来的开发者,适应新的构建工具是必要的学习过程,但最终会带来更高效的开发流程。
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-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- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0118AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









