推荐项目:SerializableCallback - 简化Unity中的回调方法管理
2024-05-20 04:41:13作者:咎岭娴Homer
在Unity开发中,我们常常需要在Inspector面板中设置和调用各种回调方法。SerializableCallback 是一个强大的开源库,它让你能够拖放带有或不带返回值/参数的方法,就像使用UnityEvent一样简单。借助表达式树和反射的强大功能,这个库在首次执行时会缓存委托,提升性能。
1、项目介绍
SerializableCallback 让你在Unity Inspector上直接操作和配置方法,无论这些方法是无返回值的还是有参数的。只需声明对应的字段,就可以在Inspector中看到并设置回调。这个库与UnityEvent的使用方式非常相似,但提供了更灵活的类型支持和更好的可序列化能力。
基本用法示例:
public class MyClass : MonoBehaviour {
public SerializableCallback callback;
public Condition condition;
public GetProduct getProduct;
void Start() {
Debug.Log(callback.Invoke()); // 返回对象
Debug.Log(condition.Invoke()); // 返回布尔值
Debug.Log(getProduct.Invoke(2)); // 返回MyProduct实例
}
// 定义自定义回调类,保持System.Func的返回类型约定
[Serializable]
public class Condition : SerializableCallback<bool> {}
[Serializable]
public class GetProduct : SerializableCallback<int, MyProduct> {}
}
2、项目技术分析
SerializableCallback 使用了表达式树和反射来实现动态方法调用。表达式树允许我们在运行时构建和编译代码块,而反射则用于查找和调用目标方法。这种设计使得我们可以创建一种通用的机制,来处理不同的返回值和参数类型。此外,库还提供了两种模式( Persistent 和 Dynamic ),以平衡性能和灵活性。
3、项目及技术应用场景
适用于任何需要在Unity Inspector中直观地配置和触发回调的场景,例如:
- 游戏事件系统:玩家交互、游戏状态变更等。
- UI逻辑:按钮点击事件、界面元素更新等。
- AI行为:条件判断、行动选择等。
- 物理模拟:碰撞检测、物体响应等。
4、项目特点
- 直观易用:像UnityEvent一样在Inspector中配置回调,支持多种返回值和参数类型。
- 高性能:利用表达式树和反射进行优化,提供高效的方法调用。
- 可持久化:回调信息可以被序列化存储,便于保存和加载游戏进度。
- 高度灵活:可自定义返回类型和参数列表,满足多样化需求。
- 方便安装:通过Unity Package Manager轻松添加为项目依赖。
- 社区支持:有一个活跃的Discord服务器,你可以在这里反馈问题或寻求帮助。
为了体验 SerializableCallback 的强大功能,现在就将其添加到你的Unity项目中,让代码管理变得更简单、更高效吧!
"com.github.siccity.serializablecallback": "git+https://github.com/Siccity/SerializableCallback.git"
开始探索吧,让我们一起打造更好的Unity应用程序!
登录后查看全文
热门项目推荐
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
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 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 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
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++
654
278
暂无简介
Dart
639
145
Ascend Extension for PyTorch
Python
202
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
213
🎉 (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
1.12 K
630
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
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100