【免费下载】 Moonlight Android阿西西修改版使用教程
2026-01-30 04:28:39作者:齐添朝
1. 项目介绍
Moonlight Android 是一个开源客户端,用于NVIDIA GameStream和Sunshine服务。它允许用户将Windows电脑上的游戏库无线传输到Android设备上,无论是家中还是通过互联网。本项目是基于官方Moonlight安卓端的修改版,增加了多项功能,包括自定义虚拟按键、自定义分辨率、多种鼠标模式切换、虚拟手柄皮肤优化等,以提升用户体验。
2. 项目快速启动
准备工作
- 安装Android Studio。
- 安装Android NDK。
构建步骤
-
从GitHub克隆项目到本地目录:
git clone https://github.com/Axixi2233/moonlight-android.git -
在项目目录下执行以下命令初始化子模块:
git submodule update --init --recursive -
在
moonlight-android/目录中创建一个名为local.properties的文件,并添加以下内容:ndk.dir=<你的NDK目录路径> -
使用Android Studio或Gradle构建APK。
3. 应用案例和最佳实践
- 自定义虚拟按键:用户可以根据自己的需要导入和导出自定义的虚拟按键布局。
- 多种鼠标模式:提供了普通鼠标、多点触控、触控板等多种模式,以适应不同游戏的需求。
- 竖屏模式:支持竖屏模式,适用于某些特定类型的游戏。
4. 典型生态项目
目前,Moonlight Android作为开源项目,已经有多个社区贡献者参与其中,衍生出了一些典型的生态项目,例如:
- 插件开发:社区成员开发了各种插件,扩展了Moonlight Android的功能。
- 主题定制:用户和开发者可以根据个人喜好定制界面主题。
- 本地化:社区成员将Moonlight Android翻译成多种语言,以服务全球用户。
本项目遵循GPL-3.0开源协议,欢迎广大开发者参与贡献。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
LongCat-AudioDiT-1BLongCat-AudioDiT 是一款基于扩散模型的文本转语音(TTS)模型,代表了当前该领域的最高水平(SOTA),它直接在波形潜空间中进行操作。00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
HY-Embodied-0.5这是一套专为现实世界具身智能打造的基础模型。该系列模型采用创新的混合Transformer(Mixture-of-Transformers, MoT) 架构,通过潜在令牌实现模态特异性计算,显著提升了细粒度感知能力。Jinja00
FreeSql功能强大的对象关系映射(O/RM)组件,支持 .NET Core 2.1+、.NET Framework 4.0+、Xamarin 以及 AOT。C#00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
654
4.24 K
deepin linux kernel
C
27
14
Ascend Extension for PyTorch
Python
494
601
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
390
280
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++
937
856
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
333
389
🎉 (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
1.53 K
886
暂无简介
Dart
901
217
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
124
194
昇腾LLM分布式训练框架
Python
142
167