UE4CMake 的安装和配置教程
1. 项目基础介绍和主要的编程语言
UE4CMake 是一个开源项目,旨在为 Unreal Engine 4 (UE4) 提供一个基于 CMake 的构建系统。CMake 是一个跨平台的安装(编译)工具,能够使用简单的声明性语句描述所有平台的安装(编译过程)。本项目允许开发者在不修改 UE4 源代码的情况下,使用 CMake 来编译 UE4,从而提供更大的灵活性和控制力。该项目主要使用 C++ 编程语言,同时也涉及到一些 Python 脚本用于自动化构建过程。
2. 项目使用的关键技术和框架
项目使用的关键技术是 CMake,它是一个开源的跨平台自动化构建系统,它不直接构建软件,而是生成符合各种平台(如 Makefile、Visual Studio 项目等)的构建文件。此外,项目依赖于 Unreal Engine 4,这是一个非常强大的游戏引擎,提供了丰富的图形和物理引擎、动画系统、脚本语言(蓝图系统)等。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细安装步骤
准备工作
在开始安装 UE4CMake 之前,请确保您的系统已经安装以下软件和依赖:
- Git:用于从 GitHub 克隆项目。
- CMake:用于生成构建文件。
- Visual Studio 或其他兼容的编译器:用于编译 Unreal Engine 4。
- Python 2.7.x:UE4CMake 需要这个版本的 Python 来运行一些脚本。
- Unreal Engine 4 源代码:可以从 Epic Games 官方网站下载。
安装步骤
-
克隆项目到本地
打开命令行(或终端),执行以下命令来克隆项目:
git clone https://github.com/caseymcc/UE4CMake.git -
下载 Unreal Engine 4 源代码
访问 Epic Games 官方网站,下载并解压 Unreal Engine 4 源代码到项目文件夹中。
-
配置 CMake
在项目根目录下创建一个新的文件夹用于存放生成的构建文件,然后运行以下命令:
mkdir Build cd Build cmake .. -G "Visual Studio 16 2019" -A Win64如果您使用的是不同版本的 Visual Studio 或不同平台的编译器,请相应地调整
-G参数。 -
编译 Unreal Engine 4
在 Visual Studio 中打开生成的
.sln文件,并编译整个解决方案。这个过程可能需要一些时间,具体取决于您的计算机性能。 -
运行 UE4CMake
编译完成后,您可以使用生成的可执行文件来运行和测试 Unreal Engine 4。
以上步骤为基本的安装和配置过程,根据您的具体需求,可能还需要进行进一步的配置和调整。
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
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