com.baracuda.runtime-monitoring 项目教程
2024-09-25 04:10:04作者:尤辰城Agatha
1. 项目的目录结构及介绍
com.baracuda.runtime-monitoring 项目的目录结构如下:
com.baracuda.runtime-monitoring/
├── Documentation/
│ ├── Editor/
│ └── Runtime/
├── Samples~/
│ ├── Editor/
│ └── Runtime/
├── gitattributes
├── gitignore
├── CHANGELOG.md
├── CHANGELOG.md.meta
├── Editor.meta
├── LICENSE.md
├── LICENSE.md.meta
├── README.md
├── README.md.meta
├── Runtime.meta
└── package.json
└── package.json.meta
目录结构介绍
- Documentation/: 包含项目的文档文件,分为
Editor/和Runtime/两个子目录,分别存放编辑器和运行时的文档。 - Samples~/: 包含项目的示例文件,分为
Editor/和Runtime/两个子目录,分别存放编辑器和运行时的示例代码。 - gitattributes: Git 属性文件,用于定义 Git 在处理特定文件时的行为。
- gitignore: Git 忽略文件,用于指定 Git 在提交时忽略的文件和目录。
- CHANGELOG.md: 项目的更新日志文件,记录项目的版本更新和变更内容。
- LICENSE.md: 项目的许可证文件,说明项目的开源许可证类型。
- README.md: 项目的自述文件,包含项目的简介、安装说明、使用方法等内容。
- package.json: 项目的包描述文件,包含项目的元数据、依赖关系等信息。
2. 项目的启动文件介绍
com.baracuda.runtime-monitoring 项目的启动文件主要是 README.md 文件。该文件包含了项目的简介、安装说明、使用方法等关键信息。
README.md 文件内容概述
- 项目简介: 介绍了
Runtime Monitoring是一个用于在运行时监控 C# 成员值或状态的工具。 - 安装说明: 提供了多种安装方式,包括通过 Open UPM、Git URL、Asset Store 等。
- 使用方法: 详细说明了如何使用
[Monitor]属性来监控字段、属性、事件或方法,并提供了示例代码。 - 自定义设置: 介绍了如何进行自定义设置,包括 UI 控制器的设置和使用。
- 许可证: 说明了项目的开源许可证类型为 MIT。
3. 项目的配置文件介绍
com.baracuda.runtime-monitoring 项目的主要配置文件是 package.json 文件。该文件包含了项目的元数据、依赖关系等信息。
package.json 文件内容概述
- name: 项目的名称,即
com.baracuda.runtime-monitoring。 - version: 项目的版本号。
- displayName: 项目的显示名称。
- description: 项目的描述信息。
- unity: 项目支持的 Unity 版本。
- dependencies: 项目依赖的其他包或库。
示例 package.json 文件内容
{
"name": "com.baracuda.runtime-monitoring",
"version": "3.0.0",
"displayName": "Runtime Monitoring",
"description": "Runtime Monitoring is an easy way to monitor the value or state of C# members during runtime.",
"unity": "2019.4",
"dependencies": {
"com.baracuda.thread-dispatcher": "3.0.0"
}
}
通过以上配置文件,开发者可以了解项目的版本信息、依赖关系等重要信息,从而更好地进行项目的安装和使用。
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
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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-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
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
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
213
227
暂无简介
Dart
660
150
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++
657
293
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.18 K
644
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
490
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
251
320
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
79
104
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
159
217
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