Arx Libertatis 下载及安装教程
1. 项目介绍
Arx Libertatis 是一个开源的跨平台游戏引擎,旨在重现和扩展原版《Arx Fatalis》的功能。《Arx Fatalis》是一款深受玩家喜爱的第一人称角色扮演游戏,Arx Libertatis 项目的目标是让玩家能够在现代操作系统上体验这款经典游戏,并且支持更多的平台和功能。
2. 项目下载位置
要下载 Arx Libertatis 项目,您可以直接从其 GitHub 仓库获取源代码。以下是下载步骤:
-
打开终端或命令行工具。
-
使用
git clone命令克隆仓库:git clone https://github.com/arx/ArxLibertatis.git这将把项目的所有文件下载到当前目录下的
ArxLibertatis文件夹中。
3. 项目安装环境配置
在安装 Arx Libertatis 之前,您需要确保系统满足以下环境配置要求:
- 操作系统:Windows、Linux 或 macOS
- 编译工具:CMake、GCC 或 Clang
- 依赖库:SDL2、OpenAL、Freetype、Zlib 等
3.1 安装依赖库
Windows
在 Windows 上,您可以使用 Chocolatey 包管理器来安装所需的依赖库:
choco install cmake mingw sdl2 openal freetype zlib
Linux
在 Linux 上,您可以使用包管理器安装依赖库。例如,在 Ubuntu 上:
sudo apt-get install cmake g++ libsdl2-dev libopenal-dev libfreetype6-dev zlib1g-dev
macOS
在 macOS 上,您可以使用 Homebrew 包管理器安装依赖库:
brew install cmake sdl2 openal-soft freetype zlib
3.2 配置环境变量
确保 CMake 和编译工具的路径已添加到系统的环境变量中。
4. 项目安装方式
4.1 使用 CMake 构建项目
-
进入项目目录:
cd ArxLibertatis -
创建一个构建目录:
mkdir build cd build -
使用 CMake 配置项目:
cmake .. -
编译项目:
make -
安装项目(可选):
sudo make install
4.2 运行项目
编译完成后,您可以在 build 目录下找到生成的可执行文件,例如 arx。运行该文件即可启动 Arx Libertatis。
5. 项目处理脚本
Arx Libertatis 项目包含一些处理脚本,用于处理游戏数据文件和配置文件。以下是一些常用的脚本:
arx-convert-data:用于将原版《Arx Fatalis》的数据文件转换为 Arx Libertatis 可用的格式。arx-install-data:用于安装转换后的数据文件到指定目录。
5.1 使用 arx-convert-data 脚本
假设您已经拥有原版《Arx Fatalis》的数据文件,您可以使用以下命令进行转换:
./arx-convert-data /path/to/arx-fatalis-data
5.2 使用 arx-install-data 脚本
转换完成后,您可以使用以下命令将数据文件安装到 Arx Libertatis 的运行目录:
./arx-install-data /path/to/converted-data
通过以上步骤,您应该能够成功下载、安装并运行 Arx Libertatis 项目。祝您游戏愉快!
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
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!Kotlin08
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