【亲测免费】 重温经典:Quake II 2023重制版游戏源码项目推荐
项目介绍
Quake II,这款经典的射击游戏,在2023年迎来了全新的重制版。本项目包含了Quake II 2023重制版的游戏源码,专为那些希望对游戏进行修改(mod)的用户设计。通过本项目,你可以深入了解游戏的核心机制,并根据自己的创意对游戏进行个性化定制。无论是想要调整游戏逻辑,还是添加全新的游戏元素,本项目都为你提供了丰富的工具和资源。
项目技术分析
技术架构
Quake II 2023重制版采用了全新的API版本,用于服务器与游戏模块之间的通信。此外,项目引入了一个类似于Quake III Arena的“客户端游戏”模块,为扩展mod提供了更多的可能性。新的网络协议版本2023进一步增强了游戏的稳定性和性能。
编译环境
项目支持C++17和C++20标准,推荐使用Clang、VS2019或VS2022进行编译。编译过程中需要定义一些预处理器宏,如GAME_INCLUDE、KEX_Q2GAME_EXPORTS等,以确保代码的正确编译。
依赖库
项目依赖于fmtlib和jsoncpp两个开源库。如果你使用C++20标准,可以跳过fmtlib的依赖。这两个库可以通过vcpkg进行安装,简化了依赖管理的过程。
项目及技术应用场景
游戏开发
对于游戏开发者来说,Quake II 2023重制版的源码是一个宝贵的学习资源。通过研究源码,开发者可以深入了解游戏引擎的工作原理,学习如何实现复杂的游戏逻辑和网络通信。
游戏mod制作
对于mod制作者来说,本项目提供了丰富的工具和资源,帮助你轻松创建和加载mod。你可以通过修改游戏代码,添加新的地图、武器、角色等,为游戏注入新的活力。
教育与研究
本项目也适用于教育和研究领域。学生和研究人员可以通过分析源码,学习游戏开发的最佳实践,探索游戏引擎的设计和实现。
项目特点
高度可定制
Quake II 2023重制版提供了丰富的API和工具,允许用户对游戏进行深度定制。无论是调整游戏逻辑,还是添加全新的游戏元素,你都可以通过修改源码轻松实现。
社区支持
虽然id Software无法提供官方支持,但社区中已经积累了大量的资源和教程。你可以通过社区论坛、GitHub等平台获取帮助,与其他开发者交流经验。
现代化的技术栈
项目采用了现代化的C++标准(C++17/C++20),并引入了一些现代化的库(如fmtlib和jsoncpp),使得代码更加简洁、高效。这不仅提升了开发效率,也为未来的扩展和维护提供了便利。
40hz Tickrate支持
与原版引擎的10hz相比,Quake II 2023重制版将内部逻辑调整为40hz,提供了更流畅的游戏体验。这一改进不仅提升了游戏的响应速度,还使得地图和游戏逻辑的运行更加精确。
改进的音频和物理系统
项目对音频和物理系统进行了全面优化。例如,音频定位系统得到了改进,使得声音效果更加逼真;物理系统的改进则保留了原版游戏的一些独特行为,同时修复了一些已知问题。
通过以上介绍,相信你已经对Quake II 2023重制版游戏源码项目有了全面的了解。无论你是游戏开发者、mod制作者,还是对游戏开发感兴趣的学生和研究人员,本项目都值得你深入探索。快来加入我们,一起重温经典,创造属于你的Quake II世界吧!
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。C0131
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
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
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
AgentCPM-ReportAgentCPM-Report是由THUNLP、中国人民大学RUCBM和ModelBest联合开发的开源大语言模型智能体。它基于MiniCPM4.1 80亿参数基座模型构建,接收用户指令作为输入,可自主生成长篇报告。Python00