GearVRf 项目使用教程
2024-09-22 02:55:45作者:羿妍玫Ivan
1. 项目目录结构及介绍
GearVRf 项目的目录结构如下:
GearVRf/
├── GVRf/
│ ├── Installer/
│ ├── README.md
│ ├── LICENSE
│ ├── gitignore
│ ├── FETCH_HEAD
│ ├── ...
├── GearVRf-Demos/
│ ├── ...
├── ...
主要目录介绍:
-
GVRf/: 这是 GearVRf 框架的核心目录,包含了框架的主要代码和资源文件。
- Installer/: 包含安装相关的脚本和配置文件。
- README.md: 项目的介绍文件,包含了项目的概述、安装和使用说明。
- LICENSE: 项目的开源许可证文件,通常是 Apache-2.0 许可证。
- gitignore: Git 的忽略文件配置,用于指定哪些文件或目录不需要被版本控制。
- FETCH_HEAD: Git 相关文件,记录了最近一次获取的远程分支信息。
-
GearVRf-Demos/: 包含一些示例应用,展示了如何使用 GearVRf 框架开发 VR 应用。
2. 项目启动文件介绍
GearVRf 项目的启动文件通常是 MainActivity.java,位于 GVRf/framework/src/main/java/org/gearvrf/GVRActivity.java。这个文件是应用的入口点,负责初始化 GearVRf 框架并启动 VR 应用。
主要代码片段:
public class MainActivity extends GVRActivity {
private MainScript mScript;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
mScript = new MainScript();
setMain(mScript, "gvr.xml");
}
}
关键点:
- GVRActivity: 这是 GearVRf 框架的主活动类,所有 VR 应用的活动类都应该继承自这个类。
- setMain(mScript, "gvr.xml"): 设置主脚本和配置文件,
gvr.xml是配置文件的路径。
3. 项目配置文件介绍
GearVRf 项目的配置文件通常是 gvr.xml,位于 GVRf/framework/src/main/res/values/gvr.xml。这个文件包含了应用的基本配置信息,如 VR 设备的类型、渲染配置等。
配置文件示例:
<resources>
<string name="gvr_vr_mode_component">com.oculus.vrappframework.VrActivity</string>
<string name="gvr_key_store">gearvrf.keystore</string>
<string name="gvr_key_store_password">gearvrf</string>
<string name="gvr_key_alias">gearvrf</string>
<string name="gvr_key_alias_password">gearvrf</string>
</resources>
关键配置项:
- gvr_vr_mode_component: 指定 VR 模式的活动组件,通常是 Oculus 或 Daydream 的 VR 活动类。
- gvr_key_store: 指定应用的签名文件路径。
- gvr_key_store_password: 签名文件的密码。
- gvr_key_alias: 签名文件的别名。
- gvr_key_alias_password: 签名文件别名的密码。
通过这些配置项,开发者可以自定义应用的 VR 模式和签名信息。
以上是 GearVRf 项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用 GearVRf 框架。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
暂无简介
Dart
614
138
Ascend Extension for PyTorch
Python
163
183
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
314
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
854
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
369
3.15 K
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
255
90
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
475
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
644
255