Mutagen 项目教程
2024-09-28 11:32:12作者:盛欣凯Ernestine
1. 项目目录结构及介绍
Mutagen 是一个用于分析、创建和操作 Bethesda 游戏模组的 .NET 库。以下是项目的目录结构及其介绍:
Mutagen/
├── Mutagen.Bethesda/
│ ├── Autofac/
│ ├── Core/
│ ├── Fallout4/
│ ├── Generation/
│ ├── Json/
│ ├── Kernel/
│ ├── Oblivion/
│ ├── Pex/
│ ├── Skyrim/
│ ├── SourceGenerators/
│ ├── Sqlite/
│ ├── Starfield/
│ ├── Testing/
│ ├── Tests/
│ ├── UnitTests/
│ ├── WPF/
│ └── ...
├── docs/
├── Directory.Build.props
├── Directory.Build.targets
├── Directory.Packages.props
├── LICENSE.txt
├── Mutagen.Core.sln
├── Mutagen.Records.Fallout4.sln
├── Mutagen.Records.Linux.sln
├── Mutagen.Records.Oblivion.sln
├── Mutagen.Records.Skyrim.sln
├── Mutagen.Records.Starfield.sln
├── Mutagen.Records.sln
├── Mutagen.UnitTests.sln
├── Mutagen.sln.DotSettings
├── README.md
└── mkdocs.yml
目录结构介绍
-
Mutagen.Bethesda/: 包含与 Bethesda 游戏相关的所有模块和功能。
- Autofac/: 依赖注入相关的代码。
- Core/: 核心功能和基础类。
- Fallout4/, Oblivion/, Skyrim/, Starfield/: 特定游戏的模块。
- Generation/: 代码生成相关的工具和类。
- Json/, Sqlite/: 数据存储和处理相关的模块。
- Kernel/: 内核功能和底层实现。
- Testing/, Tests/, UnitTests/: 测试相关的代码。
- WPF/: WPF 相关的测试和显示模块。
-
docs/: 项目文档目录。
-
Directory.Build.props, Directory.Build.targets, Directory.Packages.props: 项目构建配置文件。
-
LICENSE.txt: 项目许可证文件。
-
Mutagen.Core.sln, Mutagen.Records.sln, Mutagen.UnitTests.sln: 解决方案文件,用于组织和管理项目。
-
README.md: 项目介绍和使用说明。
-
mkdocs.yml: 文档生成配置文件。
2. 项目启动文件介绍
Mutagen 项目的启动文件主要是解决方案文件(.sln),它们用于组织和管理项目的各个模块。以下是主要的启动文件:
- Mutagen.Core.sln: 核心模块的解决方案文件。
- Mutagen.Records.sln: 记录模块的解决方案文件,包含 Fallout4、Oblivion、Skyrim 和 Starfield 等游戏的记录处理模块。
- Mutagen.UnitTests.sln: 单元测试模块的解决方案文件。
这些解决方案文件可以通过 Visual Studio 或其他支持 .sln 文件的 IDE 打开,从而启动和管理项目的各个部分。
3. 项目配置文件介绍
Mutagen 项目的配置文件主要包括以下几个:
- Directory.Build.props: 项目构建属性配置文件,定义了项目构建过程中的一些全局属性。
- Directory.Build.targets: 项目构建目标配置文件,定义了项目构建过程中的一些目标和任务。
- Directory.Packages.props: 包管理配置文件,定义了项目依赖的 NuGet 包。
- mkdocs.yml: 文档生成配置文件,用于配置 MkDocs 生成项目文档。
这些配置文件用于定义项目的构建、依赖管理和文档生成等行为,确保项目能够正确编译和运行。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
405
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
251
暂无简介
Dart
672
159
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++
663
319
🎉 (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
657
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868