ET项目下载及安装教程
1. 项目介绍
ET(Unity3D Client And C# Server Framework)是一个开源的游戏客户端和服务端双端框架。它基于Unity3D开发客户端,服务端则使用C#和.NET Core开发。ET框架的特点是开发效率高、性能强,支持双端共享逻辑代码,并且具备完善的热更机制。ET框架广泛应用于MMORPG等大型多人在线游戏的开发中,支持可靠的UDP和TCP网络协议,具备强大的网络性能和防攻击设计。
2. 项目下载位置
ET项目的源代码托管在GitHub上,可以通过以下步骤进行下载:
-
打开命令行工具(如Windows的CMD或PowerShell,Linux/Mac的终端)。
-
使用
git clone命令下载项目:git clone https://github.com/egametang/ET.git该命令会将ET项目的所有代码下载到当前目录下的
ET文件夹中。
3. 项目安装环境配置
3.1 环境要求
- 操作系统:Windows、Linux、macOS
- 开发工具:Unity3D(推荐版本2019.4及以上)
- 编程语言:C#
- .NET Core SDK:推荐使用.NET Core 3.1或更高版本
3.2 环境配置步骤
-
安装Unity3D:
- 访问Unity官网下载并安装Unity Hub。
- 通过Unity Hub安装Unity3D编辑器,推荐使用2019.4及以上版本。
-
安装.NET Core SDK:
-
访问.NET Core官网下载并安装.NET Core SDK。
-
安装完成后,在命令行中输入以下命令验证安装是否成功:
dotnet --version如果显示版本号,说明安装成功。
-
3.3 环境配置示例
以下是配置环境的示例图片:
图1:Unity Hub安装界面
图2:.NET Core SDK安装界面
4. 项目安装方式
4.1 打开项目
- 打开Unity Hub,点击“添加”按钮,选择下载的ET项目文件夹。
- 点击“打开”按钮,Unity会自动加载项目。
4.2 编译服务端
- 在Unity项目中,找到
Scripts/Server目录。 - 右键点击
Server.sln文件,选择“使用Visual Studio打开”。 - 在Visual Studio中,点击“生成解决方案”按钮,编译服务端代码。
4.3 运行项目
-
在Unity编辑器中,点击“播放”按钮,启动客户端。
-
在命令行中,进入
Scripts/Server/bin/Debug/netcoreapp3.1目录,运行以下命令启动服务端:dotnet Server.dll
5. 项目处理脚本
ET项目提供了一些处理脚本,用于自动化编译、打包和热更新等操作。以下是常用的处理脚本:
5.1 编译脚本
在Unity中按下F6键,可以自动编译客户端和服务端代码。
5.2 热更新脚本
在Unity中按下F7键,可以进行热更新操作,无需重启客户端和服务端即可应用代码更改。
5.3 打包脚本
在Unity的菜单栏中,选择File -> Build Settings,选择目标平台(如Windows、Android等),点击“Build”按钮进行打包。
总结
通过以上步骤,您可以成功下载、配置并运行ET项目。ET框架的高效开发模式和强大的网络性能使其成为开发大型多人在线游戏的理想选择。希望本教程能帮助您顺利上手ET项目。
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
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
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