CubeRun 开源项目教程
1. 项目介绍
CubeRun 是一个基于 React 和 react-three-fiber 构建的小型 3D 游戏。该项目灵感来源于一款名为 Cubefield 的旧 Flash 游戏,作者在 2000 年代末期曾经玩过。CubeRun 采用了全 3D 的视觉效果,并结合了 React 和 THREE.js 技术,通过 react-three-fiber 将两者结合在一起。游戏具有渐进式增加的速度,玩家需要避开不断出现的立方体,挑战自己的反应速度和操作技巧。
CubeRun 还获得了 2022 年 React 开源奖的“Fun Side Project of the Year”奖项。游戏采用了 Synthwave 美学风格,并包含了一些自创的音乐,视觉效果与音乐同步,为玩家提供了沉浸式的游戏体验。此外,游戏还支持本地存储的高分记录功能。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保你已经安装了以下工具:
- Node.js (建议版本 14.x 或更高)
- Yarn (可选,但推荐使用)
2.2 克隆项目
首先,克隆 CubeRun 项目到本地:
git clone https://github.com/akarlsten/cuberun.git
cd cuberun
2.3 安装依赖
使用 Yarn 或 npm 安装项目依赖:
yarn install
# 或者使用 npm
npm install
2.4 启动开发服务器
安装完成后,启动开发服务器:
yarn start
# 或者使用 npm
npm start
启动后,打开浏览器并访问 http://localhost:3000,即可开始游戏。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 教育用途
CubeRun 可以作为一个优秀的教学案例,用于展示如何使用 React 和 react-three-fiber 构建 3D 游戏。开发者可以通过研究项目的源代码,学习如何在 React 中集成 THREE.js,并实现复杂的 3D 渲染效果。
3.2 游戏开发
对于有兴趣开发 3D 游戏的开发者,CubeRun 提供了一个很好的起点。开发者可以在此基础上进行扩展,添加新的关卡、角色、道具等,进一步丰富游戏内容。
3.3 性能优化
CubeRun 的代码结构清晰,适合进行性能优化实验。开发者可以通过分析游戏在不同设备上的表现,学习如何优化 3D 游戏的性能,提升用户体验。
4. 典型生态项目
4.1 react-three-fiber
react-three-fiber 是一个用于在 React 中集成 THREE.js 的库。它简化了在 React 中使用 THREE.js 的复杂性,使得开发者可以更专注于游戏逻辑和视觉效果的实现。CubeRun 正是基于 react-three-fiber 构建的,展示了该库在实际项目中的应用。
4.2 THREE.js
THREE.js 是一个广泛使用的 3D 图形库,提供了丰富的 3D 渲染功能。CubeRun 使用了 THREE.js 来实现游戏的 3D 视觉效果,展示了如何在 React 项目中集成和使用 THREE.js。
4.3 React
React 是一个用于构建用户界面的 JavaScript 库。CubeRun 使用了 React 来管理游戏的状态和用户交互,展示了如何在 React 中构建复杂的应用,包括 3D 游戏。
通过学习 CubeRun 项目,开发者可以深入了解这些生态项目如何协同工作,构建出功能丰富且性能优越的 3D 游戏。
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