RimworldHugsLib:为 Rimworld 模块化开发提供坚实基础

RimworldHugsLib:为 Rimworld 模块化开发提供坚实基础

RimworldHugsLib A lightweight shared library for Rimworld modding. RimworldHugsLib 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ri/RimworldHugsLib

项目介绍

RimworldHugsLib 是一款专为 Rimworld 设计的轻量级共享模块库。它为开发者提供了一个坚实的基础,使他们能够轻松构建功能丰富的模组,同时为玩家带来更加个性化的游戏体验。通过集成 Harmony 模块,RimworldHugsLib 保证了代码的稳定性和兼容性,让开发者可以专注于创造独特的游戏内容。

项目技术分析

RimworldHugsLib 采用面向对象的编程模型,提供了丰富的 API 接口,使得开发者能够轻松实现自定义日志记录、设置管理、事件处理等功能。以下是该项目的一些关键技术特点:

  • 基础类库:RimworldHugsLib 提供了一个基础类,用于构建模组。这个基类提供了自定义日志、设置管理以及多种事件处理机制,如初始化、定义加载、更新、固定更新、GUI 绘制等。
  • 持久化设置:模组可以创建各种类型的自定义设置,玩家可以在新的“模组设置”菜单中更改这些设置。这些设置会被保存在用户的文件夹中,以便于下次游戏加载时使用。
  • 版本更新信息:开发者可以为每个发布的版本添加消息,以突出新特性。这些消息会在玩家下次启动游戏时显示,确保新特性不被忽视。
  • 日志发布器:RimworldHugsLib 提供了一个快捷键(Ctrl+F12),用于从游戏中发布日志。发布的日志包括正在运行的模组和版本信息,以及所有活跃的 Harmony 修补信息,方便开发者解决问题。

项目及技术应用场景

RimworldHugsLib 的应用场景非常广泛,主要针对以下用户:

  • 模组开发者:通过 RimworldHugsLib,开发者可以快速搭建自己的模组框架,利用现有的功能模块减少重复工作,提高开发效率。
  • 游戏玩家:RimworldHugsLib 支持玩家自定义游戏设置,使得游戏体验更加个性化。同时,模组的更新信息能够及时通知玩家,保持游戏的活力。

项目特点

RimworldHugsLib 具有以下显著特点:

  • 兼容性:与 Harmony 模块无缝集成,保证了与现有模组的兼容性。
  • 易用性:提供了一站式的开发工具和接口,简化了模组开发的流程。
  • 灵活性:通过自定义设置和事件处理,开发者可以根据自己的需求灵活调整模组功能。
  • 稳定性:通过自动重启功能和日志发布器,RimworldHugsLib 保证了游戏运行的稳定性和问题解决的便捷性。

RimworldHugsLib 作为一个开源项目,不仅为开发者提供了强大的工具,也为玩家带来了更加丰富和个性化的游戏体验。对于任何希望深入探索 Rimworld 模组开发的用户来说,RimworldHugsLib 都是一个不容错过的选择。通过集成 Harmony 模块和丰富的 API 接口,RimworldHugsLib 一定会成为你游戏开发过程中的得力助手。

RimworldHugsLib A lightweight shared library for Rimworld modding. RimworldHugsLib 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ri/RimworldHugsLib

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/ddc62c5d4a5d Windows Mobile 是微软在 0200 年代至 2010 年代初推出的移动操作系统,曾广泛应用于智能手机和平板电脑。开发者可以借助各种库和框架为其开发功能丰富的应用,其中 “32feet.NET” 是一个开源的 .NET 库,专为 .NET Framework 和 .NET Compact Framework 提供蓝牙开发支持。它包含多个命名空间,例如 InTheHand.Devices.Bluetooth、InTheHand.Net.Personal 和 InTheHand.Phone.Bluetooth,用于实现蓝牙设备交互功能。 InTheHand.Devices.Bluetooth 命名空间用于执行基础蓝牙操作,比如扫描附近设备、建立连接以及发现蓝牙服务等。InTheHand.Net.Personal 提供了更高级的功能,例如创建个人区域网络(PAN)、文件传输和串行端口模拟,便于开发开发跨设备的数据共享应用。而 InTheHand.Phone.Bluetooth 主要针对 Windows Phone 平台,支持蓝牙配对、消息收发和蓝牙耳机控制等功能,不过由于 Windows Mobile 已停止更新,该命名空间更多适用于旧设备或项目。 压缩包中的文件列表看似是维基页面的渲染文件,可能是关于 32feet.NET 的使用教程、API 参考或示例代码。文件名如 13632.html、563803.html 等可能是页面 ID,涵盖蓝牙设备搜索、连接和数据传输等不同主题。 使用 32feet.NET 进行蓝牙开发时,开发者需要注意以下几点:首先,确保开发环境已安装 .NET Framework 或 .NET Compact Framework,以及 32feet.NET
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d8a2bf0af1ac Mask R-CNN 是一种在实例分割任务中表现优异的深度学习模型,它融合了 Faster R-CNN 的目标检测功能和 CNN 的像素级分类能力,能够实现图像中每个目标的定位、识别与分割。本指南将指导你如何使用 Mask R-CNN 训练自定义数据集。 你需要准备包含图像(JPEG 或 PNG 格式)和标注文件(XML 或 JSON 格式)的数据集,标注文件需包含物体类别、坐标和掩模信息。数据集应按照 COCO 标准组织,分为训练集、验证集和可选的测试集。可以使用工具如 COCO API 或 labelme 将原始数据转换为 COCO 格式,并确保图像文件名与标注文件名一致且在同一目录下。通常按 8:2 或 9:1 的比例划分训练集和验证集。 从提供的压缩包中安装所需库。运行 pip install -r requirements.txt 安装依赖,包括 TensorFlow、Keras、Cython、COCO API 等。 修改 train_test.py 和 test_model.py 中的路径,使其指向你的数据集目录,确保 ROOT_DIR 指向数据集根目录,ANNOTATION_DIR 指向标注文件所在目录。在 config.py 中根据硬件资源和训练目标调整学习率、批大小、迭代次数等参数。 运行 train_test.py 开始训练。训练时会加载预训练权重并进行微调,期间会定期保存模型,便于评估和恢复。 使用 test_model.py 或 test.py 对模型进行验证和测试。这些脚本会加载保存的模型权重,将其应用于新图像并生成预测结果。 预测结果为二进制掩模,需进一步处理为可读图像。可借助 COCO API 或自定义脚本将掩模合并到原始图像上,生成可视化结果。 若模型性
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