Revivedx/SavageWindRecomp
- 来源
- GitHub
- 首次上榜日期
- 领域
- 其他
- GitHub 星标数
- 545
- 主要语言
- C
本页介绍外部开源仓库,并非 HDATF 产品。

它做什么
Savage Wind Recomp是将Switch版Breath of the Wild转换为PC原生应用的实验性静态重编译项目。主要面向已合法获得并自行提取1.8.2版游戏文件的测试者。首次设置接收ExeFS和合并更新后的RomFS文件夹,检查版本,构建数据镜像,并在本机编译游戏代码。项目结合重编译器、主机系统服务替代层和Vulkan图形运行环境,不提供游戏本身。Windows发行包需要Windows 10或更新版本、支持AVX2的CPU、支持Vulkan 1.3的GPU及充足存储空间,Linux的测试范围更有限。README报告的游玩验证仅覆盖开场区域和初始台地,局部性能描述不能视为完整游戏兼容性保证。DLC及多项图形功能仍属计划。项目代码许可不授予重新分发Nintendo游戏内容或所生成游戏代码的权利。
许可证
自定义许可 自定义或非标准许可。复用前请阅读许可证文件。
同领域的其他仓库
- oosexgang/hackios-xnu-kernel
HackiOS是一项操作系统移植研究,将修改后的开源XNU内核与另行准备的iOS 16.5用户空间组合,在Android硬件或QEMU上运行。本仓库包含内核补丁、EFI加载器、平台支持、构建辅助工具和部分预编译组件,并非独立完整的移动操作系统。输入需要配套用户空间仓库、从Apple IPSW准备的镜像,实体设备还需自身固件。文档目标包括POCO X5 Pro 5G和Linux上的aarch64 QEMU,工作流程包含限时研究会话及诊断日志。README报告了部分界面、Wi-Fi、音频和相机功能,但不支持蜂窝通信、Bluetooth、该内核下的充电、Apple ID或App Store内容。已查看的miniamfi.c是没有通常签名策略的AMFI替代接口,不能视为与正式iPhone相同的安全环境。它不是日常手机ROM,内核的开源许可也不授予Apple用户空间或设备固件的使用权。 - kksimp/Mac.apk
Mac.apk是供希望在Apple Silicon Mac上运行Android应用的用户使用的早期兼容运行环境。它接收用户提供的APK及受支持的分包格式,安装成macOS应用,并通过独立窗口和Dock项目运行。它不是在虚拟机中启动完整Android系统,而是在macOS上实现Android应用环境。官方资料将Android框架重实现、原生运行时、ARM加载器和转换组件列为源码结构。需要Apple Silicon及macOS 26.4或更新版本,不支持Intel Mac。安装本体后还需单独安装运行时并添加可信应用包,并非装好本体就能运行全部Android应用。兼容情况因应用而异,首次启动需要准备时间。Android应用以Mac用户权限运行,没有手机式应用沙箱,因此必须评估访问个人文件的风险。存档位于应用包内,删除前应查看管理界面的流程,再分发前应确认AGPL义务或单独商业授权选项。 - Gathin23/tv-vibehack
这是一套让电视所有者在Android TV和Google TV上停用广告服务、遥测(使用信息上报)应用和预装应用的提示词与脚本,并附带原生启动器应用。README称,最初的工作由Claude Code在真实电视上使用PROMPT.md完成。在电视上开启USB调试并在屏幕上允许电脑连接后,具有shell权限的编程助手会按照提示词执行,并询问要保留哪些应用。它通过ADB(Android调试连接)备份软件包和设置,用pm disable-user停用应用,并在每一步用电视截图确认结果。tools/restore.sh可以重新启用这些软件包和原有启动器。用Java编写的启动器会列出已安装应用,把四个应用固定在dock中,可切换HDMI和Live TV输入,且没有联网权限。构建启动器需要JDK 17和Android SDK 34,手动工具需要Python 3和adb-shell。仓库包含README标为已测试的五个机型列表,Samsung、LG和Fire TV不在支持范围内。多数列表还会停用更新服务,因此只有重新启用该服务后才能收到固件更新。 - mlabonne/llm-course
这是面向大语言模型(LLM)入门学习者的课程资料集,在一个GitHub README中汇集了路线图、概念说明和参考资料链接。课程分为三部分:涵盖数学、Python和神经网络的选修部分LLM Fundamentals,讲模型构建的The LLM Scientist,以及讲LLM应用开发与部署的The LLM Engineer。Scientist部分涵盖模型结构、预训练、后训练数据、微调、偏好对齐、评估、量化和模型合并。Engineer部分涵盖模型运行、向量存储、RAG(检索增强生成)、智能体、推理优化、部署和安全。微调、量化和合并的实践笔记本以仓库外的Google Colab链接提供,部分说明提到RunPod、Hugging Face Hub和ZeroGPU等外部服务。仓库只包含README、许可证和图片,属于无需安装的阅读资料,README表示课程将保持免费。本次未检查笔记本内容、GPU要求和所链接资料的使用条款。笔记本标题以Llama 2、Llama 3.1和Mistral-7b等特定模型为前提,运行前应确认库的版本。 - lucannez64/darling-lol
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