《使用教程:threejs-miniprogram for 微信小程序》
1. 项目的目录结构及介绍
在threejs-miniprogram项目中,目录结构通常包括以下几个主要部分:
-
example:此目录包含了演示如何使用库的示例代码。你可以在这里找到实际运行的小程序实例,以便理解库的功能和集成方式。 -
src:源代码目录,其中包含了threejs-miniprogram的核心实现。 -
eslintrc.js:ESLint配置文件,用于保证代码风格的一致性。 -
.gitignore:定义了Git应该忽略哪些文件或目录,防止不必要的文件被提交到版本控制。 -
.npmignore:定义了npm包发布时应该忽略的文件或目录。 -
npmrc:npm的配置文件,可能包含了特定的npm设置。 -
LICENSE:项目许可证,说明了该项目的授权条款。 -
README.md:项目的主要介绍文件,提供了项目的概述、安装和使用指南。 -
package-lock.json和package.json:这两个文件管理着项目依赖和元数据,package-lock.json确保了团队成员之间的一致性,而package.json包含了项目的基本信息和脚本。
2. 项目的启动文件介绍
由于threejs-miniprogram是一个适用于微信小程序的库,而不是独立的应用程序,所以并没有传统的"启动文件"。然而,在微信小程序开发中,你通常会在pages目录下的某个.json、.wxml(结构文件)、.wxss(样式文件)和.js(逻辑文件)组合中初始化对threejs-miniprogram的使用。例如,在index.js中可能会有类似如下的代码来导入和初始化:
import { createScopedThreejs } from 'threejs-miniprogram';
Page({
...
onReady() {
const query = wx.createSelectorQuery();
query.select('#canvas').fields({ node: true, size: true }).exec((res) => {
const canvas = res[0].node;
const scopedTHREE = createScopedThreejs(canvas);
// 这里继续使用scopedTHREE进行Three.js的相关设置和初始化
});
},
});
3. 项目的配置文件介绍
微信小程序的配置主要在project.config.json文件中进行,但该配置文件不包含在threejs-miniprogram库内,因为它属于你的小程序项目。project.config.json用于指定小程序的基础配置,包括:
-
miniprogramRoot:小程序的源码目录。 -
compileType:编译类型,可以选择快速迭代或标准模式。 -
qcloudVersion:腾讯云相关插件的版本号。 -
usingComponents:全局自定义组件配置。 -
setting:其他项目级设置,比如启用ES6语法等。
要使用threejs-miniprogram,你需要在自己的小程序项目中配置好npm环境,然后通过npm install threejs-miniprogram安装依赖,并在小程序的页面中引入和使用。
在使用过程中,还需要确保在微信开发者工具中进行了构建npm操作,以便将node_modules里的依赖打包进小程序。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00