CheatEngine-DMA使用手册
概览
CheatEngine-DMA是一款专为Cheat Engine设计的强大插件,它实现了直接存储器访问(DMA)技术,极大地简化了内存操作过程。该插件主要服务于游戏黑客、软件开发者和安全分析师等高级用户,使他们能够在目标进程中执行如读取、写入、搜索内存等一系列复杂操作。
安装指南
步骤一:编译源码
-
环境准备:确保您的计算机已安装Visual Studio。对于不使用Visual Studio的开发者,您可能需要根据所选IDE的配置手动编译源码。
-
源码下载:从GitHub仓库
Metick/CheatEngine-DMA下载源代码。 -
编译:打开下载的解决方案文件(
.sln),选择适合的配置(通常为Debug或Release),然后编译项目生成二进制文件。
步骤二:集成至Cheat Engine
-
将编译后得到的
.dll文件移动到Cheat Engine的安装目录下。 -
启动Cheat Engine。
-
导航至菜单栏的“编辑”>“插件”>“添加新”,选择刚刚放置的
.dll文件并激活之。
使用说明
一旦插件被成功加载到Cheat Engine中,您可以利用以下核心功能:
-
附加到进程:通过Cheat Engine界面选择目标进程以开始监控和操作其内存。
-
读取内存:选取想要分析的进程内存区域,进行数据提取。
-
写入内存:精确修改内存值,适用于改变游戏状态或进行软件调试。
-
搜索内存:快速找到特定数值,助力逆向工程和游戏攻略。
-
浏览内存:使用插件提供的界面来直观了解进程的内存布局。
-
模块迭代与进程迭代:遍历和操作进程内的各个模块。
API使用文档
尽管本插件着重于用户体验而非外部API调用,但其内部函数理论上可供有经验的开发者扩展或定制。详细API文档目前未直接提供,但熟悉Cheat Engine插件开发的用户可通过源码自学,了解如何调用或扩展这些内部功能。
许可证
项目遵循的许可证详情位于仓库根目录下的LICENSE文件中,请务必阅读以了解使用权限和限制。
通过上述步骤,您现在已经具备了开始使用CheatEngine-DMA的所有知识。无论是为了提高游戏体验、加速软件测试流程,还是深入安全研究,此工具都是一个不可多得的帮手。记得遵守相关法律法规,在合法范围内使用此类工具,享受技术带来的乐趣。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
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
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00