DragonECS开源项目安装与使用指南
1. 目录结构及介绍
DragonECS是一个纯C#实现的实体组件系统框架,旨在提升动态实体变更的可用性、模块性、扩展性和性能,无需代码生成和依赖。下面是其基本的目录结构及其简要说明:
DragonECS/
├── src # 核心源码目录
│ ├── DragonECS.asmdef # Unity Assembly Definition 文件,定义编译模块
│ ├── DragonECS.csproj # .NET项目的项目文件
│ ├── DragonECS.csproj.meta # 与项目文件相关的元数据
│ ├── LICENSE # 许可证文件
│ ├── README.* # 各种语言版本的项目说明文档
│ ├── package.json # 包管理配置文件,可能用于NuGet或npm等
│ └── ... # 其它源代码文件和相关配置
├── Tests # 测试代码目录(假设存在,未在提供链接中明确提及)
├── Documentation 或 Docs # 文档目录(未直接显示在提供的信息中)
└── ... # 可能还包含示例、工具脚本等其他子目录
核心逻辑主要集中在src
目录下,其中.asmdef
和.csproj
文件对于Unity用户尤为重要,它们控制着项目的编译配置和模块化。
2. 项目启动文件介绍
在DragonECS项目中,并没有明确指出一个特定的“启动文件”,因为作为一个框架,它的“启动”通常涉及到将其集成到你的应用或游戏中。在Unity环境中,初始化过程可能涉及以下几个关键步骤:
-
在Unity项目中集成:通过Unity的包管理器或者手动添加Git URL (
https://github.com/DCFApixels/DragonECS.git
) 到Packages下的manifest.json
文件来导入。 -
创建世界实例:使用EcsDefaultWorld类创建一个新的EcsWorld对象,这通常是在你的游戏初始化阶段完成的,例如,在Unity的MonoBehaviour脚本或场景加载完成后执行。
using DCFApixels.DragonECS; public class GameInitializer : MonoBehaviour { private EcsWorld _world; void Awake() { _world = new EcsDefaultWorld(); // 进一步的配置和系统注册等... } void OnDestroy() { _world.Destroy(); // 清理资源 } }
-
配置和运行pipeline:定义和构建系统的执行顺序,这是DragonECS的核心部分之一,需按照框架提供的指南来定义和初始化系统的Pipeline。
3. 项目的配置文件介绍
DragonECS直接使用的配置文件主要是LICENSE
文件,提供了软件的授权信息。除此之外,技术性的配置更多地体现在如何设置Unity的Assembly Definitions (*.asmdef
) 和可能的自定义配置项(如package.json
用于管理工具的依赖,但在此上下文中不直接关联到应用配置)。实际应用中的配置,比如世界的初始容量、系统执行的顺序等,通常是通过编码实现而非外部配置文件。如果需要进行更高级的配置,这可能会涉及到编写初始化脚本或利用构造函数参数等方式来定制化设置。
由于提供的链接并未直接展示具体的配置文件示例,上述对配置文件的描述是基于常见实践和框架一般架构推测的。在实际操作中,应详细参考项目的源代码注释和示例项目来获取确切的配置方法。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0118AI内容魔方
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科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
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