NEPS 的项目扩展与二次开发
2025-06-11 17:02:28作者:秋泉律Samson
项目的基础介绍
NEPS 是一个基于 Osiris 开发的 CS:GO 多功能辅助工具,旨在为用户提供游戏内的辅助功能。该项目经过两年时间的开发,从最初的娱乐型辅助工具发展为一个半自动化的多功能辅助工具,拥有丰富的功能和优化。NEPS 在性能上进行了大量改进,适用于不同性能等级的电脑,尤其是低端设备。
项目的核心功能
NEPS 的核心功能包括但不限于:
- Aimbot:瞄准辅助
- Triggerbot:自动射击出现在准星前的目标
- Backtrack:利用服务器延迟补偿与对手的先前记录互动
- Anti-Aim:使玩家更难被击中,有时会利用服务器与客户端的不同步特性
- Chams 或 Chameleons:自定义游戏中的模型颜色和阴影
- Glow:在模型周围创建发光光环
- ESP 或 Extra Sensory Perception:揭示关于玩家的关键信息
- Visuals:修改游戏的视觉元素
- Skin Changer:更换游戏内武器或玩家皮肤
- Sound:单独调节声音,或添加自定义的击杀、死亡和命中声音
- Griefing:娱乐/干扰工具集
- Movement:提高移动能力
- Misc:其他未分类的杂项功能
项目使用了哪些框架或库?
该项目主要使用 C++ 和 C 语言开发,其中可能使用了以下框架或库:
- ImGui:用于游戏内界面的开发
- Windows SDK:为 Windows 平台提供开发支持
- Visual Studio 2022:集成开发环境
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录大致如下:
.github/:包含项目的 GitHub 配置文件NEPS/:包含主程序的核心代码NLoader/:可能包含加载器的代码shared_lib/:共享库代码.gitignore:指定 Git 忽略的文件和目录FUNDING.yml:项目资金支持信息LICENSE.md:项目许可证NEPS.sln:Visual Studio 解决方案文件README.md:项目说明文档- 其他资源文件,如图片等
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 功能扩展:根据用户需求,增加新的辅助功能或优化现有功能。
- 性能优化:针对不同硬件配置,进一步优化代码性能,提高运行效率。
- 界面美化:改进用户界面,使其更加直观易用。
- 跨平台支持:考虑将 NEPS 移植到其他平台,如 Linux 或 macOS。
- 安全性加强:增强软件的安全性,防止被游戏厂商检测和限制。
- 社区共建:开放源代码,鼓励社区成员参与项目的维护和开发。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
677
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
342
146