netfox 项目安装与使用教程
1. 项目目录结构及介绍
netfox 项目的目录结构如下:
netfox/
├── addons/
│ ├── netfox/
│ ├── netfox_noray/
│ └── netfox_extras/
├── docs/
├── examples/
├── sh/
├── .gitattributes
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── default_env.tres
├── export_presets.cfg
├── icon.png
├── icon.png.import
├── mkdocs.yml
└── project.godot
目录介绍
-
addons/: 包含 netfox 的核心包以及扩展包。
- netfox/: 核心包,实现多人在线游戏的基本功能,如时间同步、回滚等。
- netfox_noray/: 实现 noray 集成,用于玩家之间的连接。
- netfox_extras/: 提供高级的游戏特定功能,如输入管理和武器管理。
-
docs/: 包含项目的文档文件。
-
examples/: 包含示例代码和项目,帮助用户理解如何使用 netfox。
-
sh/: 可能包含一些 shell 脚本文件。
-
.gitattributes: Git 属性配置文件。
-
.gitignore: Git 忽略文件配置。
-
LICENSE: 项目许可证文件。
-
README.md: 项目介绍和使用说明。
-
default_env.tres: 默认环境配置文件。
-
export_presets.cfg: 导出预设配置文件。
-
icon.png: 项目图标文件。
-
icon.png.import: 图标导入配置文件。
-
mkdocs.yml: MkDocs 配置文件,用于生成文档。
-
project.godot: Godot 项目主配置文件。
2. 项目启动文件介绍
netfox 项目的启动文件主要是 project.godot 文件。这个文件是 Godot 引擎的项目配置文件,包含了项目的各种设置和配置。
project.godot 文件
- 项目名称: 定义了项目的名称。
- 项目路径: 定义了项目文件的存储路径。
- 启动场景: 定义了项目启动时加载的场景。
- 其他配置: 包括输入映射、渲染设置、音频设置等。
3. 项目的配置文件介绍
netfox 项目的配置文件主要包括以下几个:
default_env.tres
这个文件定义了项目的默认环境配置,包括分辨率、窗口模式、全屏设置等。
export_presets.cfg
这个文件定义了项目的导出预设配置,包括不同平台的导出设置,如 Windows、Linux 等。
mkdocs.yml
这个文件是 MkDocs 的配置文件,用于生成项目的文档。它定义了文档的结构、主题、插件等。
addons/netfox/plugin.cfg
这个文件是 netfox 插件的配置文件,定义了插件的名称、版本、作者等信息。
addons/netfox_noray/plugin.cfg
这个文件是 netfox_noray 插件的配置文件,定义了插件的名称、版本、作者等信息。
addons/netfox_extras/plugin.cfg
这个文件是 netfox_extras 插件的配置文件,定义了插件的名称、版本、作者等信息。
通过这些配置文件,用户可以自定义项目的各种设置,以满足不同的开发需求。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C038
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-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
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0118
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