Minecraft Weekend 项目教程
1. 项目介绍
Minecraft Weekend 是一个开源项目,由开发者 jdah 创作。该项目的目标是在48小时内实现一个类似于 Minecraft 的游戏。尽管时间有限,但项目实现了许多核心功能,包括无限生成的世界、高度和深度、昼夜循环、生物群系、ECS驱动的玩家和实体、全RGB光照、透明和半透明支持、动画块(如水和岩浆)、距离雾等。
该项目不仅展示了开发者的编程能力,也为初学者和爱好者提供了一个有趣的学习和实践平台。通过这个项目,你可以学习到如何利用C语言和OpenGL构建一个简单的3D游戏,了解游戏逻辑的构建方法。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保你的系统已经安装了以下工具和库:
- Git
- GCC 或 Clang
- Make
- OpenGL 库
- GLFW 库
- GLAD 库
- CGLM 库
- libnoise 库
2.2 克隆项目
首先,克隆项目到本地:
git clone --recurse-submodules https://github.com/jdah/minecraft-weekend.git
cd minecraft-weekend
2.3 编译项目
进入项目目录后,使用 make
命令编译项目:
make
编译过程中,可能会提示你需要先编译一些依赖库。你可以按照提示进入相应的子目录并执行 make
命令。
2.4 运行游戏
编译完成后,游戏二进制文件会生成在 bin/
目录下。你可以通过以下命令运行游戏:
./bin/game
3. 应用案例和最佳实践
3.1 学习游戏开发
对于初学者来说,Minecraft Weekend 是一个非常好的学习项目。通过阅读和修改源代码,你可以学习到如何使用C语言和OpenGL构建一个简单的3D游戏。特别是ECS(Entity-Component-System)架构的使用,可以帮助你理解现代游戏引擎的设计理念。
3.2 扩展功能
你可以根据自己的兴趣和需求,扩展游戏的功能。例如,添加新的生物群系、增加更多的方块类型、改进光照系统等。通过这些实践,你可以进一步提升自己的编程技能。
3.3 社区贡献
完成你的修改后,你可以将代码提交到项目的GitHub仓库,或者创建自己的分支。通过与社区的交流和合作,你可以学习到更多的编程技巧和最佳实践。
4. 典型生态项目
4.1 Minecraft Python API
Minecraft Python API 是一个用于创建 Minecraft bots 的强大Python接口。通过它,你可以控制游戏角色的行为、与环境互动,甚至修改游戏世界的状态。这个项目与 Minecraft Weekend 结合使用,可以实现更复杂的游戏逻辑和自动化任务。
4.2 Minecraft AI
Minecraft AI 是一个使用强化学习技术在 Minecraft 中训练智能代理的项目。通过这个项目,你可以学习到如何将人工智能技术应用到游戏中,实现自动化的游戏玩法和策略。
4.3 Minecraft Shaders
Minecraft Shaders 是一个专为 Minecraft 玩家和开发者打造的资源库,详细介绍了 Minecraft 的着色器系统,并提供了丰富的示例以帮助理解和应用。通过这个项目,你可以进一步提升游戏的视觉效果,增强玩家的游戏体验。
通过这些生态项目的结合,你可以构建一个更加丰富和复杂的 Minecraft 游戏体验。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
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科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile010
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