MLAPI 项目教程
2024-09-28 17:19:51作者:史锋燃Gardner
1. 项目的目录结构及介绍
MLAPI(Mid Level API)是一个用于简化 Unity 中网络游戏开发的框架。项目的目录结构如下:
├── com.unity.netcode.gameobjects # 核心 netcode SDK Unity 包(源码 + 测试)
└── testproject # 包含各种测试实现和场景的 Unity 项目
1.1 com.unity.netcode.gameobjects
这个目录包含了 MLAPI 的核心代码和测试代码。它是 MLAPI 的主要实现部分,提供了网络功能的高层抽象和底层访问。
1.2 testproject
这个目录是一个 Unity 项目,包含了各种测试场景和实现,用于验证和展示 MLAPI 的功能。
2. 项目的启动文件介绍
MLAPI 项目没有传统意义上的“启动文件”,因为它是一个 Unity 包,依赖于 Unity 项目的启动机制。通常,开发者会在 Unity 项目中创建一个场景,并在场景中添加 MLAPI 的相关组件来启动网络功能。
例如,可以在场景中添加一个 NetworkManager 组件,并通过它来管理网络连接和游戏对象的同步。
3. 项目的配置文件介绍
MLAPI 项目的配置主要通过 Unity 的 Inspector 面板进行。以下是一些关键的配置文件和设置:
3.1 NetworkManager 组件
NetworkManager 是 MLAPI 的核心组件,用于管理网络连接和游戏对象的同步。在 Inspector 面板中,可以配置以下内容:
- Network Transport: 选择底层的网络传输层,如 Unity Transport Package。
- Network Prefabs: 配置需要在网络中同步的预制体。
- Network Settings: 配置网络相关的参数,如最大连接数、心跳间隔等。
3.2 NetworkObject 组件
NetworkObject 组件附加在需要网络同步的游戏对象上。在 Inspector 面板中,可以配置以下内容:
- Network Prefab: 关联该对象的预制体。
- Network Visibility: 配置对象在不同客户端的可见性。
3.3 NetworkBehaviour 组件
NetworkBehaviour 组件用于在网络同步的游戏对象上添加自定义的网络行为。开发者可以通过继承 NetworkBehaviour 来实现自定义的网络逻辑。
总结
MLAPI 是一个功能强大的网络框架,适用于 Unity 中的多人游戏开发。通过了解项目的目录结构、启动文件和配置文件,开发者可以更好地理解和使用 MLAPI 来构建高效的网络游戏。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C033
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
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
最新内容推荐
基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 高效验证码识别解决方案:OCRServer资源文件深度解析与应用指南 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 操作系统概念第六版PDF资源全面指南:适用场景与使用教程 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
427
3.28 K
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++
689
343
Ascend Extension for PyTorch
Python
235
267
暂无简介
Dart
686
161
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
56
33
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (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
1.22 K
669