苹果Unity插件教程
2024-09-25 08:39:35作者:翟萌耘Ralph
1. 项目目录结构及介绍
苹果的Unity插件项目位于GitHub,其主要目的是为了让Unity开发者能够方便地接入苹果平台的各种框架特性。下面是该开源项目的目录概览及其重要组成部分简介:
目录结构概览:
apple-unity-plugins/
├── build.py # 构建脚本,用于生成可集成到Unity的tgz包。
├── Documentation # 文档目录,包含了插件使用的详细说明。
│ ├── ...
├── LICENSE.txt # 许可证文件,遵循Apache-2.0许可协议。
├── README.md # 项目概述和快速入门指南。
├── gitignore # Git忽略文件配置。
├── Build # 构建后输出目录,存放编译好的插件包。
│ └── ... # 包含.tgz包和其他构建产物。
└── plugins/ # 插件代码核心目录,每个子目录对应一个特定功能的插件。
├── Apple.Core # 提供构建后处理管理和编辑器UI支持的插件。
├── Apple.Accessibility # 支持Apple辅助技术如VoiceOver。
├── Apple.CoreHaptics # 引入触感反馈能力。
├── Apple.GameController # 实现对游戏控制器的支持。
├── Apple.GameKit # 集成GameKit特性(比如排行榜和成就)。
├── Apple.PHASE # 利用Apple的空间音频系统。
└── ...
2. 项目的启动文件介绍
启动流程关键文件: build.py
此Python脚本是项目的核心构建工具,通过执行这个脚本,开发者可以准备适用于Unity项目的插件包。具体操作步骤是运行python3 build.py,这将会在Build/目录下生成.tgz格式的插件包,这些包可以直接导入到Unity中使用。
3. 项目的配置文件介绍
虽然项目没有直接提到一个特定的“配置文件”,但几个关键文件共同构成了项目的配置和设定环境:
LICENSE.txt: 包含了项目的授权信息,对于使用和分发至关重要。README.md: 是项目的入门指南,其中介绍了如何开始使用这些插件,包括基本的集成步骤和各个插件的功能描述。gitignore: 指定了Git在版本控制时应当忽略的文件类型和路径,对于保持仓库整洁非常关键。
此外,虽然不是传统意义上的配置文件,build.py中的变量和逻辑也可以看作是项目的构建配置部分,它定义了如何打包和处理项目源码以适应Unity的插件格式。
在实际应用中,开发者需关注build.py的定制化需求,以及通过阅读README.md来获取正确使用这些插件的具体指导。确保在使用前理解各插件的依赖关系和适用平台,以便顺利集成到自己的Unity项目之中。
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
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 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 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
245
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
672
157
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217