Romm项目中MAME游戏ROM文件夹结构的处理建议
2025-06-20 00:08:28作者:冯梦姬Eddie
问题背景
在使用Romm项目进行游戏ROM管理时,用户遇到了MAME游戏的特殊文件夹结构问题。标准的Romm项目要求游戏ROM按照"Library/System/roms"的层级结构存放,但Batocera系统为MAME游戏创建了额外的子文件夹层级:"Library/mame/mame2003/roms"。
标准文件夹结构要求
Romm项目对游戏ROM的存放有明确的规范要求:
- 第一级:Library目录
- 第二级:游戏系统目录(如nes、snes、mame等)
- 第三级:游戏ROM文件
这种标准化的结构设计是为了保证扫描器能够正确识别和分类游戏文件。
MAME游戏的特殊情况
MAME作为多版本模拟器套件,在Batocera等系统中通常会为不同核心版本创建子文件夹。例如:
- mame2003(对应MAME 0.78版本)
- mame2010(对应MAME 0.139版本)
- mame(对应最新版本)
这种按模拟器核心版本分类的方式虽然便于模拟器管理,但与Romm的标准目录结构不兼容。
解决方案
根据Romm项目的官方回复,建议采用以下方法处理:
-
调整文件夹结构:将MAME游戏ROM从"mame/mame2003/"目录移动到"mame/"目录下,使其符合Romm的标准结构。
-
注意事项:
- 移动前建议备份原始文件
- 确保文件名符合MAME标准命名规范
- 检查移动后游戏在模拟器中的兼容性
-
多版本管理:如果需要同时保留多个MAME核心版本的游戏集合,可以考虑:
- 为每个核心版本创建独立的Library目录
- 使用符号链接创建虚拟目录结构
- 在Romm中设置多个扫描路径
技术原理
Romm的扫描器基于预设的目录层级进行工作,不支持动态识别嵌套的子文件夹结构。这种设计保证了扫描效率和一致性,但牺牲了对特殊目录结构的灵活性。
最佳实践建议
- 对于MAME游戏集合,建议统一使用一个核心版本的主集合
- 保持文件名与MAME官方DAT文件一致
- 定期验证ROM文件的完整性和兼容性
- 考虑使用clrmamepro等工具管理MAME ROM集合
通过遵循这些建议,可以确保MAME游戏在Romm项目中得到正确识别和管理,同时保持与其他系统的兼容性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
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
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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