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:
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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。
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resources:存储非代码资源,如配置文件、图片等。
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LICENSE: 许可证文件,声明项目遵循GPL-3.0许可证。
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Readme.md: 项目简介文档,包含快速入门指南、版本信息等。
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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。
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build.gradle: 主要的Gradle构建脚本,控制项目的编译、打包等过程。
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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
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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
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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。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GLM-V
GLM-4.5V and GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement LearningPython00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0107AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile010
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