Mindustry 客户端自定义安装与使用指南
1. 项目目录结构及介绍
本指南基于 mindustry-antigrief/mindustry-client 开源项目。该项目提供了一个支持 Mindustry 游戏多个版本(v5、v6 和 v7)的定制客户端,也称为Foo's Client。
核心目录及文件说明:
-
src:主要代码存放区,分为不同的包来组织Java类。
main:包含主要的应用逻辑代码,通常会有Java源码和资源文件。java或特定于语言的子目录包含业务逻辑实现。
-
resources:存储非代码资源,如配置文件、图片等。
-
LICENSE: 许可证文件,声明项目遵循GPL-3.0许可证。
-
Readme.md: 项目简介文档,包含快速入门指南、版本信息等。
-
settings.gradle: Gradle构建系统配置文件,定义了项目构建的范围和依赖关系。
-
build.gradle: 主要的Gradle构建脚本,控制项目的编译、打包等过程。
-
installer (假设存在): 可能包括用于简化安装过程的组件或脚本。
2. 项目的启动文件介绍
对于Mindustry客户端来说,启动关键在于运行正确的JAR文件或通过特定的脚本来启动游戏。尽管具体的启动文件未在引用中详细列出,但通常情况下:
-
主启动文件:通常是
desktop.jar或者项目指定的JAR文件,用户需通过命令行或双击该文件来启动应用。java -jar path/to/client.jar -
Steam集成:对于希望在Steam上运行的用户,可能需要一个自动化脚本或手动操作来设置正确的启动选项,并放置
steam_appid.txt文件来告知Steam所运行的游戏ID。
3. 项目的配置文件介绍
-
服务器配置:项目可能会包含诸如
servers_{version}.json(比如servers_v6.json,servers_v7.json)的文件,这些文件用于存储不同版本客户端对应的服务器列表或配置。 -
全局设置:有可能存在一个全局的配置文件,例如
settings.gradle用于构建设置,但用户的个性化配置可能保存在游戏内部数据或外部配置文件中,这需要依据实际的项目文档来确定。 -
特殊配置文件:特别提到的
steam_appid.txt是个特殊的配置文本文件,仅包含一行内容——游戏的App ID,这是将非Steam原生游戏添加到Steam库中的标准做法。
为了正确配置和启动客户端,用户应该遵循上述提及的目录结构和文档指导,确保所有必要的配置文件已经到位,并且环境已满足Java运行条件。由于没有直接列出每个具体文件的路径和内容,以上内容是基于常规开源项目结构和Mindustry客户端普遍的部署方式推断得出的。在实际操作中,请参考项目最新的文档或Release页面上的具体指令。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00