Steam Deck Framegen 插件使用教程

Steam Deck Framegen 插件使用教程

Decky-Framegen Steam Deck Plugin to apply Framegen mods to games by replacing DLSS DLL with FSR3 DLL Decky-Framegen 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/Decky-Framegen

1. 项目介绍

Steam Deck Framegen 插件是一个开源项目,旨在为Steam Deck游戏掌机上的游戏提供DLSS到FSR的转换功能。通过替换游戏中的DLSS DLL文件为FSR3 DLL,该插件可以实现在不支持FSR(FidelityFX Super Resolution)的游戏中启用这一帧生成技术,从而提升游戏性能和画质。

2. 项目快速启动

以下步骤将指导您如何在Steam Deck上安装并使用Framegen插件。

安装步骤:

  1. 确保您的Steam Deck已越狱,并且安装了Decky Utility。
  2. 克隆本项目到您的电脑上:
    git clone https://github.com/xXJSONDeruloXx/Decky-Framegen.git
    
  3. 将克隆下来的文件夹内容复制到Steam Deck的/home/deck/目录下。
  4. 打开Decky Utility,您应该能在插件列表中看到Framegen插件。
  5. 启用Framegen插件。

使用步骤:

  1. 在游戏中启用Framegen插件。
  2. 通过插件界面为游戏添加启动选项,以启用补丁。
  3. 启动游戏,享受FSR带来的性能提升。

3. 应用案例和最佳实践

应用案例:

  • 对于没有内置FSR支持的游戏,使用Framegen插件可以显著提升游戏体验。
  • 在性能较差的游戏中,FSR可以帮助提高帧率,减少卡顿。

最佳实践:

  • 在安装插件前,请确保游戏运行正常,以避免兼容性问题。
  • 使用FSR时,建议根据游戏的具体情况调整设置,以获得最佳效果。

4. 典型生态项目

  • DLSS to FSR3 Mod: 由Nukem9开发的mod,是Framegen插件实现功能的核心。
  • OptiScaler: 一个由cdozdil开发的图像缩放工具,可以帮助优化游戏分辨率。
  • DLSS Enabler: artur-graniszewski开发的工具,用于启用游戏中的DLSS功能。

以上就是关于Steam Deck Framegen插件的详细使用教程。希望对您有所帮助!

Decky-Framegen Steam Deck Plugin to apply Framegen mods to games by replacing DLSS DLL with FSR3 DLL Decky-Framegen 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/Decky-Framegen

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 在本项目中,我们聚焦于“天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar”这一主题。该压缩包涵盖了一次针对心跳信号分类预测的数据挖掘实践,涉及数据的初步探索性分析(Exploratory Data Analysis, EDA)以及相关代码。 “天池”通常指阿里巴巴天池大数据竞赛平台,这是一个提供各类数据竞赛的平台,旨在助力数据科学家和初学者提升技能并解决实际问题。此数据挖掘任务可能是一项竞赛项目,要求参赛者对心跳信号进行分类预测,例如用于诊断心脏疾病或监测健康状况。EDA是数据分析的关键环节,其目的是通过可视化和统计方法深入了解数据的特性、结构及潜在模式。项目中的“task2 EDA.ipynb”很可能是一个 Jupyter Notebook 文件,记录了使用 Python 编程语言(如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库)进行数据探索的过程。EDA 主要包括以下内容:数据加载,利用 Pandas 读取数据集并检查基本信息,如行数、列数、缺失值和数据类型;描述性统计,计算数据的中心趋势(平均值、中位数)、分散度(方差、标准差)和分布形状;可视化,绘制直方图、散点图、箱线图等,直观呈现数据分布和关联性;特征工程,识别并处理异常值,创建新特征或对现有特征进行转换;相关性分析,计算特征之间的相关系数,挖掘潜在关联。 “example.html”可能是一个示例报告或结果展示,总结了 EDA 过程中的发现,以及初步模型结果,涵盖数据清洗、特征选择、模型训练和验证等环节。“datasets”文件夹则包含用于分析的心跳信号数据集,这类数据通常由多个时间序列组成,每个序列代表一个个体在一段时间内的 ECG 记录。分析时需了解 ECG 的生理背景,如波
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