Godot State Charts 项目教程
2024-09-15 09:03:53作者:彭桢灵Jeremy
1. 项目目录结构及介绍
Godot State Charts 项目的目录结构如下:
godot-statecharts/
├── addons/
│ └── godot_state_charts/
├── godot_state_charts_examples/
├── manual/
├── raw_assets/
├── tests/
├── .editorconfig
├── .gitattributes
├── .gitignore
├── gut_editor_config.json
├── gut_editor_shortcuts.cfg
├── CHANGES.md
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.md
├── RELEASE_CHECKLIST.md
├── godot-state-charts.csproj
├── godot-state-charts.sln
├── icon.svg
├── icon.svg.import
└── project.godot
目录结构介绍
- addons/: 包含 Godot State Charts 插件的核心代码。
- godot_state_charts_examples/: 包含多个示例项目,展示了如何使用 Godot State Charts。
- manual/: 包含项目的详细手册,解释了如何使用插件以及各种功能。
- raw_assets/: 包含项目中使用的原始资源文件。
- tests/: 包含项目的测试代码。
- .editorconfig: 编辑器配置文件,用于统一代码风格。
- .gitattributes: Git 属性配置文件,用于指定文件的属性。
- .gitignore: Git 忽略文件配置,指定哪些文件不需要被 Git 管理。
- gut_editor_config.json: GUT 测试框架的配置文件。
- gut_editor_shortcuts.cfg: GUT 测试框架的快捷键配置文件。
- CHANGES.md: 项目变更日志。
- CONTRIBUTING.md: 贡献指南,指导开发者如何为项目贡献代码。
- LICENSE: 项目许可证文件。
- README.md: 项目介绍文件,包含项目的基本信息和使用说明。
- RELEASE_CHECKLIST.md: 发布检查清单,包含发布新版本前的检查项。
- godot-state-charts.csproj: C# 项目文件。
- godot-state-charts.sln: C# 解决方案文件。
- icon.svg: 项目图标文件。
- icon.svg.import: 图标导入配置文件。
- project.godot: Godot 项目配置文件。
2. 项目启动文件介绍
Godot State Charts 项目的启动文件是 project.godot。这个文件是 Godot 项目的核心配置文件,包含了项目的各种设置和配置。
project.godot 文件介绍
- 项目设置: 包含项目的名称、版本、作者等信息。
- 场景设置: 定义了项目的默认场景,即启动时加载的场景。
- 插件设置: 启用了 Godot State Charts 插件,使得项目可以使用该插件的功能。
- 资源路径: 指定了项目中使用的资源文件的路径。
3. 项目的配置文件介绍
Godot State Charts 项目的配置文件主要包括以下几个:
1. gut_editor_config.json
这个文件是 GUT 测试框架的配置文件,用于配置测试框架的行为。
2. gut_editor_shortcuts.cfg
这个文件定义了 GUT 测试框架的快捷键,方便开发者快速运行测试。
3. .editorconfig
这个文件用于统一代码风格,确保不同开发者编写的代码风格一致。
4. .gitattributes
这个文件用于指定 Git 管理的文件的属性,例如文件的换行符类型等。
5. .gitignore
这个文件用于指定哪些文件不需要被 Git 管理,例如临时文件、编译输出文件等。
6. project.godot
这个文件是 Godot 项目的核心配置文件,包含了项目的各种设置和配置。
通过这些配置文件,Godot State Charts 项目能够确保代码风格一致、测试框架配置合理,并且项目能够顺利启动和运行。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
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-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
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
暂无简介
Dart
680
160
🔥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
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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
1.21 K
660