死亡与税收:一款让你窥视游戏开发之秘的开源之旅
项目介绍
死亡与税收(Death and Taxes),这不仅仅是一款在Steam上架的游戏,它更是一个开放给所有渴望学习游戏开发者的礼物。由Oak带领的团队经过多年的打磨,最终在2020年2月带着这款游戏走向世界。今天,这个项目的源代码已完全开放共享,为的是一个简单而又不凡的愿景——通过分享来促进学习和创作。
项目技术分析
基于Unity引擎(具体版本2019.2.10f1或更高),本项目不仅是一次技术实践的展现,也是对开放源码精神的一次致敬。开发者使用了Visual Studio 2017作为主要编码工具,但任何兼容Unity的IDE理论上都能支持其开发流程。游戏已成功发布并取得不错销量,证明了其技术栈的稳定性和创意的成功结合。
项目及技术应用场景
对于想要深入了解Unity游戏开发的独立开发者和学生而言,《死亡与税收》的源代码是一个宝库。它展示了从游戏逻辑实现到潜在的性能优化路径,特别是在没有大型专业测试团队的情况下如何管理质量保证。无论是Unity的新手还是寻求特定解决方案的资深开发者,都能够在这个项目中找到灵感和实用技巧。此外,它还为那些对游戏架构设计、错误修复流程以及社区驱动开发感兴趣的开发者提供了宝贵的实战案例。
项目特点
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教育价值:尽管代码并非理想中的"完美",但它真实地反映了游戏开发的复杂性,为学习者提供了一个理解实际开发周期的机会。
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开放式共享:仅代码的开源策略鼓励人们从他人的工作中学习,同时也强调了版权保护意识,是开放源码与知识产权平衡的尝试。
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直接应用:虽然是一个完整的商业项目,但对于有志于Unity游戏开发的人来说,它是学习如何处理现实开发问题,包括但不限于错误修正、功能实现等的绝佳资源。
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对话与反馈:项目维护者Oak热情邀请批评与建议,开创了开发者与学习者之间直接交流的可能性,促进了持续的学习和改进。
通过《死亡与税收》的开源项目,我们不仅获得了进入游戏制作世界的钥匙,更是被邀共赴一场关于创造、学习与分享的技术盛宴。对于每一个希望在游戏开发领域探索前行的旅人来说,这是一个不容错过的机会。让我们一起,从这个不完美的杰作中寻找灵感,共同进步,在尊重与共享中前行。
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