Bevy Basics: 游戏开发入门指南
项目介绍
Bevy Basics 是一个专为希望在 Bevy 游戏引擎上着手开发游戏的开发者设计的教学项目。它由 Marcel Champagne 创建并维护,遵循 MIT 许可证。这个开源项目通过一系列的“章节”或“剧集”,为初学者提供了一条学习路径,涵盖了从基础到进阶的游戏开发技巧,特别适合那些对 Rust 和 Bevy 框架不熟悉的开发者。
项目快速启动
要快速启动并运行 Bevy Basics 的示例项目,首先确保你的系统已经安装了 Rust 和 Cargo。接下来,按照以下步骤操作:
# 使用git克隆项目到本地
git clone https://github.com/marcelchampagne/bevy-basics.git
# 切换到项目目录
cd bevy-basics
# 构建并运行项目(假设你想运行的是第一个剧集)
cargo run --release --example episode-1
这将编译并启动指定的 Bevy 示例应用,让你能够看到项目的基本结构和运行效果。
应用案例和最佳实践
在 Bevy Basics 中,每一“剧集”都围绕一个特定的主题或功能展开,例如资源管理、UI实现、动画处理等。这些剧集不仅仅是理论讲解,更是实际代码的展示,使开发者能够掌握如何在自己的游戏中应用类似的最佳实践。例如,“episode-3”可能深入探讨如何有效地使用 Bevy 的事件系统来增强游戏逻辑。
示例代码片段
虽然具体的代码会随着版本更新而变化,但通常一个简单的场景初始化可能会看起来像这样:
fn setup(mut commands: Commands) {
commands.spawn(SceneBundle {
scene: Scene::new(),
..Default::default()
});
}
这演示了如何在 Bevy 中创建一个新的场景。
典型生态项目
Bevy Basics 自身就是 Bevy 生态中的一个重要组成部分,作为学习资料,它引导开发者深入了解 Bevy 引擎的能力。除此之外,Bevy 官方文档、Bevy Examples、以及社区贡献的各类插件和项目,都是扩展知识和实践的重要来源。比如,开发者可以参考 Bevy 的官方例子库来了解更复杂的场景构建、渲染机制、物理模拟等高级话题。
通过参与 Bevy Basics 的学习旅程,开发者不仅能够掌握 Bevy 的核心概念,还能了解到最佳编码实践和社区内的典型应用场景,从而更快地融入到 Bevy 这个充满活力的生态系统中。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python02
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B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。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00