Godot-CPP 4.4稳定版发布:C++绑定库的重大更新
项目简介
Godot-CPP是Godot游戏引擎的C++绑定库,它为开发者提供了在Godot引擎中使用C++语言编写游戏逻辑和扩展功能的接口。作为Godot引擎生态系统中重要的组成部分,Godot-CPP让开发者能够充分利用C++的性能优势,同时享受Godot引擎的便利性。
主要更新内容
1. 类型系统增强
本次4.4稳定版对类型系统进行了多项改进,包括修正了char16和char32类型的元数据处理,为Packed*Arrays添加了MAKE_TYPED_ARRAY_INFO支持,并实现了类型化字典功能。这些改进使得类型系统更加完善和一致,减少了开发过程中可能遇到的类型转换问题。
类型化字典的实现特别值得关注,它为开发者提供了更严格的类型检查,可以在编译期捕获更多错误,提高了代码的安全性。同时,类型化字典也使得代码更加清晰易读,因为字典中键值对的类型信息一目了然。
2. 构建系统优化
构建系统方面,4.4版本带来了多项重要改进:
- 增加了对LLVM/MinGW和ARM64 Windows构建的支持,扩展了平台的兼容性
- 在CMake构建中添加了visibility-hidden选项,提高了代码的安全性
- 实现了与SCons构建系统更接近的CMake解决方案结构,提高了构建系统的一致性
- 增加了对build_profile.json的支持,允许更灵活的构建配置
- 修复了MSVC运行时选择相关的问题,提高了Windows平台的构建稳定性
这些改进使得项目构建更加灵活可靠,特别是在跨平台开发场景下,开发者可以更轻松地配置和构建项目。
3. 热重载功能增强
热重载是游戏开发中提高效率的重要功能,4.4版本在这方面做了多项改进:
- 增加了GCC和CMake构建下的热重载支持
- 修复了实例绑定在重载时的正确设置问题
- 在MacOS上避免使用thread_local以防止热重载问题
这些改进使得开发者在修改代码后能够更快地看到效果,大大提高了开发效率,特别是在调试和迭代过程中。
4. 代码生成和质量改进
代码生成器方面也有多项改进:
- 生成的代码现在更加符合风格规范
- 修正了一些C++运算符的生成问题
- 允许使用Unicode类名,提高了国际化支持
- 添加了XML文档生成支持,改善了代码文档化
这些改进使得生成的代码质量更高,更易于维护和理解,同时也为国际化开发提供了更好的支持。
5. 其他重要改进
- 更新了Quaternion实现以匹配Godot引擎中的版本
- 添加了print_line函数以兼容引擎模块
- 修复了ClassDB::add_virtual_method()中参数元数据大小不匹配导致的崩溃问题
- 更新了GDVIRTUAL*()宏以匹配Godot 4.4
- 增加了设置类图标的方法,改善了编辑器集成
技术影响与建议
对于使用Godot-CPP的开发者来说,4.4版本带来了许多实质性的改进。建议开发者:
-
如果正在使用类型化数据结构,可以考虑迁移到新的类型化字典实现,以获得更好的类型安全性。
-
对于需要频繁修改代码的开发工作流,可以尝试使用新的热重载功能来提高效率。
-
在跨平台项目中,可以利用新增的构建系统功能来简化配置。
-
对于新项目,建议直接使用4.4版本;对于现有项目,建议评估升级的必要性和兼容性问题。
总的来说,Godot-CPP 4.4稳定版在类型系统、构建系统、开发工作流等方面都带来了显著改进,是C++ Godot开发者值得升级的一个版本。这些改进不仅提高了开发效率,也增强了代码的健壮性和可维护性。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00