NintendoSpy 技术文档
本文档将详细介绍如何安装、使用以及项目API的使用,帮助用户更好地理解和运用NintendoSpy项目。
1. 安装指南
首先,您可以从以下链接下载最新的NintendoSpy版本(适用于x64和实验性x86 Windows二进制文件):
下载最新版本的NintendoSpy。
硬件连接
项目的通用设计涉及剪断控制器线缆,并将适当的信号线连接到Arduino。然后,您需要安装包含在NintendoSpy发行版中的Arduino固件,并运行查看器软件。
固件安装
- 将Arduino连接到计算机。
- 打开Arduino IDE。
- 选择正确的Arduino板型和端口。
- 上传NintendoSpy发行版中包含的固件。
软件安装
解压缩下载的NintendoSpy发行版,并运行NintendoSpy.exe以打开控制器查看器。
2. 项目使用说明
输入源配置
启动程序后,您会看到输入源配置屏幕。首先选择您的NintendoSpy硬件设置为查看的控制系统,例如“PC 360”或“通用PC游戏手柄”。如果是后两者,由于设备通过标准USB接口连接,所以COM端口不相关。但如果选择Nintendo控制台,则需要选择Arduino通信的COM端口。
皮肤选择
选择输入源后,您需要选择一个皮肤。每个皮肤都包含多个背景,通常用于为控制器提供不同的颜色。选择皮肤后,点击“Go!”,您应该可以看到查看器屏幕。
创建自定义皮肤
每个皮肤都在“skins”目录下的一个子文件夹中,该文件夹包含一个名为skin.xml的文件以及所有必要的PNG图像资源。您可以复制默认皮肤并根据自己的需求进行修改。
3. 项目API使用文档
NintendoSpy支持通过XML文件绑定控制器输入到键盘按键。这通过在keybindings.xml文件中放置<binding>定义来实现。output-key属性指定当按下游戏手柄按钮时应该按下的键盘键。每个绑定至少包含一个子<input>元素,用于指定必须按下的控制器按钮。
以下是一个示例keybindings.xml文件,它将L和R按钮同时按下时触发键盘上的“home”键:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<keybindings>
<binding output-key="home">
<input button="r" />
<input button="l" />
</binding>
</keybindings>
4. 项目安装方式
硬件安装
- 剪断控制器线缆。
- 连接适当的信号线到Arduino。
- 上传固件到Arduino。
软件安装
- 解压缩NintendoSpy发行版。
- 运行
NintendoSpy.exe。
通过以上步骤,您应该能够成功安装并使用NintendoSpy项目。
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。C030
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