【免费下载】 tModLoader 下载及安装教程
1. 项目介绍
tModLoader(TML)是一个开源的、社区驱动的 Terraria 游戏修改和扩展工具。它使得玩家能够创建和玩 Terraria 的模组。TML 扩展了你的 Terraria 冒险,提供了由 Terraria 社区创建的新内容。TML 允许玩家单独或与朋友一起玩,使用一个或多个模组,选择你喜欢的玩法。需要注意的是,如果你想和朋友一起玩,所有朋友也必须安装 TML,因为原版 Terraria 用户无法与 TML 用户一起玩。
2. 项目下载位置
你可以通过以下链接下载 tModLoader 项目:
3. 项目安装环境配置
系统要求
- 操作系统: Windows 7 或更高版本
- 处理器: 双核 2.0 GHz 或更高
- 内存: 2 GB RAM
- 显卡: 支持 DirectX 9.0c 的显卡
- 存储空间: 至少 1 GB 可用空间
安装步骤
-
下载 Terraria: 首先,你需要安装 Terraria 游戏。你可以从 Steam 购买并下载 Terraria。
-
安装 Terraria: 安装完成后,启动 Terraria 游戏,确保游戏能够正常运行。
-
下载 tModLoader: 打开浏览器,访问 tModLoader GitHub 仓库,点击页面右上角的“Code”按钮,选择“Download ZIP”下载项目压缩包。
-
解压 tModLoader: 下载完成后,解压 ZIP 文件到你选择的目录。
环境配置示例

4. 项目安装方式
-
启动 Terraria: 打开 Terraria 游戏。
-
安装 tModLoader: 在 Terraria 主菜单中,点击“Mods”按钮。如果你是第一次使用 tModLoader,游戏会提示你下载并安装 tModLoader。按照提示完成安装。
-
启动 tModLoader: 安装完成后,重新启动 Terraria。此时,你应该能够在主菜单中看到“Mods”选项。
5. 项目处理脚本
tModLoader 提供了一些脚本来帮助你管理和安装模组。以下是一些常用的脚本:
安装模组
# 进入 tModLoader 目录
cd path/to/tModLoader
# 运行安装脚本
./setup-cli.sh
更新模组
# 进入 tModLoader 目录
cd path/to/tModLoader
# 运行更新脚本
./update-mods.sh
卸载模组
# 进入 tModLoader 目录
cd path/to/tModLoader
# 运行卸载脚本
./uninstall-mods.sh
通过这些脚本,你可以轻松管理你的 Terraria 模组。
希望这篇教程能帮助你顺利下载并安装 tModLoader。如果你有任何问题,欢迎加入 tModLoader 的 Discord 服务器 寻求帮助。
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0197
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0126
MiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlashMiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlash 是驱动 MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed 的底层模型: FP4 量化骨干网络:对 MoE 专家采用 MXFP4 量化,同时保持模型其他部分的更高精度,在几乎无损质量的前提下,显著减小模型体积并降低内存带宽压力。 BF16 DFlash 草稿生成器:用于块扩散推测解码,每次前向传播可生成一整个块的 tokens,并让骨干网络一步完成验证。 两者协同作用,既降低了每参数的位宽,又减少了骨干网络前向传播的次数,而这两者正是万亿参数模型解码过程中的两大主要成本来源。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
AstrBot✨ 易上手的多平台 LLM 聊天机器人及开发框架 ✨ 平台支持 QQ、QQ频道、Telegram、微信、企微、飞书 | OpenAI、DeepSeek、Gemini、硅基流动、月之暗面、Ollama、OneAPI、Dify 等。附带 WebUI。Python06
handy-ollama动手学Ollama,CPU玩转大模型部署,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/Jupyter Notebook07