CnC_Remastered_Collection 开源项目教程
1. 项目介绍
CnC_Remastered_Collection 是由 Electronic Arts (EA) 开发的一个开源项目,旨在重制经典的命令与征服(Command & Conquer)系列游戏。该项目包含了 Tiberian Dawn 和 Red Alert 两款经典游戏的源代码和资源文件,允许开发者自由修改和扩展这些游戏。通过这个项目,开发者可以学习到游戏开发的各个方面,包括图形渲染、音频处理、游戏逻辑等。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保你的开发环境已经安装了以下工具:
- Git
- Visual Studio (推荐使用最新版本)
- CMake
2.2 克隆项目
首先,使用 Git 克隆项目到本地:
git clone https://github.com/electronicarts/CnC_Remastered_Collection.git
2.3 构建项目
进入项目目录并使用 CMake 生成 Visual Studio 解决方案文件:
cd CnC_Remastered_Collection
mkdir build
cd build
cmake ..
打开生成的 CnCRemastered.sln 文件,使用 Visual Studio 编译项目。
2.4 运行游戏
编译完成后,你可以在 build 目录下找到生成的可执行文件,直接运行即可启动游戏。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 自定义地图
开发者可以通过修改项目中的地图文件来创建自定义地图。地图文件通常位于 CnCTDRAMapEditor 目录下。你可以使用任何文本编辑器打开这些文件,并根据需要进行修改。
3.2 扩展游戏逻辑
通过修改 SCRIPTS 目录下的脚本文件,开发者可以扩展游戏逻辑,添加新的单位、任务或事件。这些脚本文件使用 C# 编写,允许开发者灵活地控制游戏的各个方面。
3.3 社区贡献
鼓励开发者通过提交 Pull Request 的方式向项目贡献代码。在提交之前,请确保你的代码符合项目的编码规范,并通过所有测试。
4. 典型生态项目
4.1 OpenRA
OpenRA 是一个开源的实时战略游戏引擎,支持多个经典游戏的运行,包括命令与征服系列。开发者可以使用 OpenRA 引擎来运行和扩展 CnC_Remastered_Collection 中的游戏内容。
4.2 CnCNet
CnCNet 是一个在线多人游戏平台,支持命令与征服系列的多人游戏。通过 CnCNet,玩家可以与全球的其他玩家进行对战,体验经典的多人游戏模式。
4.3 Tiberian Sun: Reborn
Tiberian Sun: Reborn 是一个基于 CnC_Remastered_Collection 的开源项目,旨在重制 Tiberian Sun 游戏。该项目通过扩展和优化原版游戏内容,提供了一个更加现代化的游戏体验。
通过这些生态项目,开发者可以进一步扩展和优化 CnC_Remastered_Collection,创造出更加丰富和多样化的游戏体验。
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0211
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0135
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
GLM-5.2智谱开源 GLM-5.2,这是针对长文本任务的最新旗舰模型。相较于前代产品 GLM-5.1,它在长文本任务处理能力上实现了显著飞跃,并且首次在稳定的 100 万 token 上下文中提供这一能力。Jinja00
SwanLab⚡️SwanLab - an open-source, modern-design AI training tracking and visualization tool. Supports Cloud / Self-hosted use. Integrated with PyTorch / Transformers / LLaMA Factory / veRL/ Swift / Ultralytics / MMEngine / Keras etc.Python00
tiny-universe《大模型白盒子构建指南》:一个全手搓的Tiny-UniverseJupyter Notebook03