Create模组中关于机械包装机与配方保存问题的技术分析
2025-06-24 21:36:51作者:郜逊炳
问题现象
在Create模组的使用过程中,有用户反馈当使用重新包装机(Re-packager)处理包含多个物品堆叠的包裹(Package)时,会导致原本保存在包裹内的配方结构在机械合成器(Mechanical Crafter)中失效。具体表现为:
- 未经重新包装的包裹能正确保持配方结构
- 经过重新包装机处理的包裹会分离内部堆叠,破坏原有配方
技术原理分析
Create模组中的包裹系统是一个精妙的物品封装机制,它能够:
- 完整保存一组物品及其空间排列
- 维持机械合成所需的配方结构
- 通过包装机/重新包装机实现自动化流程
重新包装机的设计初衷是用于:
- 合并多个部分填充的包裹
- 优化存储空间利用率
- 准备完整配方包供后续使用
问题根源
经过技术分析,该问题并非Create模组本身的缺陷,而是用户在使用重新包装机时的配置错误导致。具体表现为:
- 错误的物流流向:青蛙传送口(Frogport)直接连接重新包装机,而非先经过缓冲存储
- 处理顺序不当:重新包装机在未收集完整配方组件前就进行了处理
- 自动化流程断裂:缺少必要的缓冲环节来确保配方完整性
正确配置方案
要实现稳定的自动化包装流程,应遵循以下技术规范:
-
物流架构:
- 青蛙传送口应连接至缓冲存储容器
- 重新包装机从存储容器获取原料
- 输出端连接至目标存储或使用点
-
工作流程:
原料收集 → 缓冲存储 → 完整配方验证 → 重新包装 → 成品输出 -
关键组件作用:
- 缓冲存储:确保所有配方组件到位
- 重新包装机:仅处理完整配方包
- 机械合成器:接收已验证的完整包裹
技术建议
对于Create模组的自动化包装系统,建议开发者注意:
- 在复杂配方处理时增加中间验证环节
- 考虑为重新包装机添加配方完整性检查功能
- 文档中应强调缓冲存储的重要性
- 可设计可视化指示器显示包裹完整状态
总结
Create模组的包装系统是一个强大的自动化工具,但需要正确理解其工作流程和组件间的协作关系。通过合理的物流设计和流程控制,可以充分发挥其配方保存和自动化处理的优势,避免类似问题的发生。对于用户而言,掌握模组中各组件的设计意图和工作原理,是构建稳定自动化系统的关键。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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-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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
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++
650
270
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
297
111
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
384
3.69 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
633
143